如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。

任務調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)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)。

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

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的數(shù)據(jù)。

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。

由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

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。