第十周（大规模机器学习）-【机器学习-Coursera Machine Learning-吴恩达】

目录
处理大数据集：
    随机的梯度下降
    映射化简

1 随机的梯度下降

 - 随机梯度下降算法



对于每一次迭代，只需要对一个样本拟合好就可以了。
它只需要一次关注一个样本一点点进行参数调整，这样不需要每一次都等到对所有数据进行扫描，从而降低复杂度
 - 效果图：



（实际上随机梯度下降会在最靠近全局最小值的区域内徘徊）
小批量梯度下降



三种梯度下降的比较：

2 先进的主题：

1）在线学习
2）MapReduce和并行算法

错题 http://blog.csdn.net/mupengfei6688/article/details/53151740 http://blog.csdn.net/nobmr/article/details/52145787