machine learning 第十周 总结笔记
大规模数据的机器学习
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stochastic gradient descent（随机梯度下降）vs batch gradient descent（批梯度下降）
注意算法开始要打乱数据的顺序。注意下降的图。
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Mini-batch gradient descent
分成好几份进行gradient descent
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如何进行convergence 的验证
成本函数和迭代次数的函数图像
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online learning
应用场景：网络上用户在手机电商搜索产品，如何弹出最可能令他感兴趣的几个手机.
好处：不用存储数据，因为网络的数据流量很大，随用随弃
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map -reduce （映射约减）
多核或者多计算机；能否利用map-reduce的关键是数据处理能否表示成和的形式。