人类提供灵感，机器负责验证。
局部最大值并不是你能取到的最大值，只是在某一范围内最大。
数学在优化已知系统方面可以做得很好，而人类更善于发现新的系统。
渐进式的改变可以达到局部极限，创新则可能导致全局洗牌。
单纯依靠机器的优化与进化具有相似的局限性。如果优化只是为了取得局部的极限，那代价可能是错失一个更大、更重要的机会。人的职责就是在数据优化的背后做一个聪慧的设计者。
数据是检验假设的极佳工具，除非结合人类的反思，否则很难在产生新假设方面有建树。
数据科学家的思维方式（模式）
10个创业者需要避免的数据圈套：
假设数据没有噪声
忘记归一化（把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内）
排除异常点
包括异常点
忽视季节性
抛开基数（总量）侈谈增长
数据呕吐（数据清洗）
谎报军情的指标（阈值或关注的指标过多，警报变成噪音）
“不是在这儿收集的”综合症，多考虑多方面收集到的数据
关注噪音：人类与生俱来的模式识别能力，容易使我们误以为无规律的事物是有规律的。
精益创业与大愿景
精益创业把认知放在高于一切的位置，并鼓励发散思维、积极探索、试验求证。精益创业不等于不假思索地重复“开发→测试→认知”的循环，而在于真正理解发生了什么并接受新的可能性。
精益创业鼓励你质疑一切。当你深挖、更深刻地了解到你在做什么时，不论你是在考虑问题、解决方案、客户，还是营收，都很可能比预期中找到的还要多。如果你觉得它能给你带来一些机会，那么可以扩大你的视野并理解如何能更快地达到你的目标。