數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

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)科學項目的成功。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

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

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。

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

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。

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)。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。