第十八章 大規模機器學習

課時140 學習大數據集 以線性迴歸模型爲例，每一次梯度下降迭代，都要計算訓練集的誤差平方和，計算量很大。 首先應該做的是畫學習曲線，判斷大規模數據集有沒有必要，左圖說明需要增加數據量，右圖說明應該添加額外的特徵或增加神經網絡的隱藏單元等。 課時141 隨機梯度下降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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