吴恩达机器学习笔记十四之大规模机器学习

本节目录

1 大型数据集的学习
2 随机梯度下降法
3 小批量梯度下降
4 随机梯度下降收敛
5 在线学习
6 映射化简和数据并行

1 大型数据集的学习

如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有 100 万条记录的训练集？
以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，
如果我们的学习算法需要有 20 次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用 1000
个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制学习曲线来帮助判断。

2 随机梯度下降法

随机梯度下降算法在每一次计算之后便更新参数

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