第十八章 大规模机器学习

课时140 学习大数据集 以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，都要计算训练集的误差平方和，计算量很大。 首先应该做的是画学习曲线，判断大规模数据集有没有必要，左图说明需要增加数据量，右图说明应该添加额外的特征或增加神经网络的隐藏单元等。 课时141 随机梯度下降stochastic gradient descent 之前用的梯度下降方法也叫批梯度下降batch gradient descent

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