《吴恩达机器学习》17 大规模机器学习

大规模机器学习 前言 一、大数据集的学习 二、几种梯度下降法 1、批量梯度下降法 2、随机梯度下降法 3、小批量梯度下降法 4、在线学习 三、数据并行 总结 前言 前面我们学习了机器学习一种最重要的优化方式——梯度下降法（也就是批量梯度下降法）这种方法很好的对我们的数据进行拟合，通过合适的代价函数来求解函数的权值，从而得到我们的算法模型。但是这种方法也有缺点，下面来学习下梯度下降法的细节。 一、大

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