數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。

任務調(diào)度系統(tǒng)的設計與實現(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從目標源獲取數(shù)據(jù)。

假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習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。

要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。

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。

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通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

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。