數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。

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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

通常，當(dāng)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。

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。

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。