通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)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(xué)項(xiàng)目的成功。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

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。

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。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

要將工作申請分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。