任何对数据处理与存储系统的操作均需要记录，这符合数据安全的要求。

当反向传播算法运行到达到最小值时，无论初始权重是什么，总是会找到相同的解（即权重）。

非结构化数据也可以使用关系型数据库来存储。

当MAP中使用的先验是参数空间上的统一先验时，MAP估计等于ML估计。

无论质心的初始化如何，K-Means始终会给出相同的结果。

如果P（A B）= P（A），则P（A∩B）= P（A）P（B）。

训练神经网络具有过度拟合训练数据的潜在问题。

由于决策树学会了对离散值输出而不是实值函数进行分类，因此它们不可能过度拟合。

管理员不需要验证就可以访问数据存储系统中的任何数据，这符合数据安全的要求。

假设属性的数量固定，则可以在时间上以线性方式学习基于高斯的贝叶斯最优分类器，而该数量是数据集中记录的数量。