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。

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

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。

通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。

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)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。

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）。

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。

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

任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。