Standard機器學習-大規模數據集的機器學習

在實際的機器學習的應用中，我們需要使用的是很大規模的數據集，如何在上面訓練我們的機器學習算法，是一個很重要的問題。而且當我們的數據集足夠大的時候，相近的模型就可以取得更好的效果。 那麼如何應對這種大規模的數據集呢？以線性迴歸爲例，在求解代價函數時，我們通常使用的是梯度下降法，其中就需要計算訓練集的誤差的平方和，如果多次迭代的話，那計算量將會是大到我們難以處理。所以，首先要做的事就是看是否需要這麼大

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