任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

使用正則表達(dá)式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號碼。

小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機(jī)手段來完成。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。