最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。

由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。

通常，當試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。

當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。