吴恩达老师深度学习笔记第二课（第二周）

第二周优化算法 2.1Mini_batch梯度下降算法 ①向量化可以让你相对较快的处理所有m个样本，但是如果m很大，处理速度仍然缓慢 ②传统的梯度下降算法，需要先处理所有数据，然后进行下一步梯度下降算法 把训练集分割成小一点的子训练集，这些子集取名为Mini_batch（然后每处理一个子集，就把他传下去进行下一步梯度下降算法），同样也要拆分y训练集。 ③我的理解：就是不再把所有数据向量化一个大向量

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