机器学习---吴恩达---Week10（机器学习概述与单变量线性回归方程分析）
Large scale machine learning（大规模机器学习）
Learning with large datasets（大型数据集学习）
“It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.”（高方差情况下）
Stochastic gradient descent（随机梯度下降）
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Mini-‐batch gradient descent（小梯度离散下降）
Stochastic gradient descent convergence（随机梯度下降收敛）
Online learning（在线学习）
由在线新获得的数据更新参数，不需要人为收集大量训练数据集，实时性更强。
举例：
Map-‐reduce and data parallelism（映射化简和数据并行性）
使用前提：Many learning algorithms can be expressed as computing sums of functions over the training set.（许多学习算法可以表示为训练集上的函数的计算总和。）
举例：
形式1：多台计算机通过网络结合
形式2：单台计算机的多个内核
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