給定用于2類分類問題的線性可分離數據集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓練集上實現更好的分類精度。

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

數據壓縮與解壓縮可以使得數據處理的速度加快。

經常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數據科學項目的成功。

無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

根據數據科學家與數據工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數據的范圍以及種類，然后數據工程師使用數據收集工具，架構，甚至編程的形式來進行數據收集的工作，然后并把數據收集的數據放置到對應的存儲系統(tǒng)。

由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數進行分類，因此它們不可能過度擬合。

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

公司內部收集的數據不存在需要考慮數據隱私的環(huán)節(jié)。