吳恩達老師深度學習筆記第二課（第二週）

第二週優化算法 2.1Mini_batch梯度下降算法 ①向量化可以讓你相對較快的處理所有m個樣本，但是如果m很大，處理速度仍然緩慢 ②傳統的梯度下降算法，需要先處理所有數據，然後進行下一步梯度下降算法 把訓練集分割成小一點的子訓練集，這些子集取名爲Mini_batch（然後每處理一個子集，就把他傳下去進行下一步梯度下降算法），同樣也要拆分y訓練集。 ③我的理解：就是不再把所有數據向量化一個大向量

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