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。

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。

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。

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)。

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)。

數(shù)據(jù)復制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設計和實現(xiàn)的。

公司內部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

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。

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。