經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。

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。

當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。

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。

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

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)。

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。

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

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）。

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。