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。

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。

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。

管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

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(yīng)的數(shù)據(jù)。

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

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。

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

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)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。

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