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

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。

完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。

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。

通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

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。

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

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。

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)。