數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

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(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。

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)。

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

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。