1、数据的离散化
有些数据本身很大， 自身无法作为数组的下标保存对应的属性。如果这时只是需要这堆数据的相对属性， 那么可以对其进行离散化处理。当数据只与它们之间的相对大小有关，而与具体是多少无关时，可以进行离散化。
例如：
①原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；
②原数据：1234567、123456789、12345678、123456
排序：123456<1234567<12345678<123456789
=>1<2<3<4
那么这4个数可以表示成：2、4、3、1
2、概念分层
通过使用高层的概念（比如：老年，中年，青年）来替代底层的属性值（比如：实际的年龄数据值）来规约数据。概念分层可以用树来表示，树的每一个节点代表一个概念（比如：按地区划分世界）
3、过拟合
一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。