SGD在大规模数据集上的应用
探讨了随机梯度下降（SGD）在大规模数据集上的优势，因其相较于批量梯度下降能更快地进行迭代，尽管每次更新可能不是全局最优，但整体上能有效促进收敛，适用于实时和在线学习场景。
完整编程作业代码 GitHub 地址：https://github.com/coco-1998-2/Andrew-NG-Machine-Learning-Coursera
100%本地运行通过，不要直接拷贝，debug有问题的时候参考下就好。若是感觉有用，别忘记Star哦～
Stochastic Gradient Descent Convergence：
MapReduce：
Large Scale Machine Learning：
b) SGD 适合大规模数据集，因为batch gradient在大数据集下，每次计算太慢
c）并不能保证每次下降，SGD每次是随机的，可能上升
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