Coursera机器学习week10 笔记

Large scale machine learning Learning with large datasets 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有 100 万条记录的训练集？   以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有 20 次迭代，这便已经是非常大的计算代价。 首先应该做的

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