学习笔记-Large scale machine learning
终于来到了倒数第二周，这章的主要内容是怎样应对超大样本量的机器学习项目，例如训练集有500万个样本。 之前我们曾提到，有时候样本量的多少决定了一个模型的好坏，当样本量达到一定数量级时，应用不同算法获得的结果差不多。有句名言“最后获胜的人往往是那些拥有最多数据量的人，而不是那些拥有最好算法的人” 当然不断增多训练样本量不总是有效，我们需要有评价标准告诉我们在何种情况下，增大样本量会带来益处。对于下面
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