大型機器學習【Coursera 史丹佛 機器學習】
即大資料（large datasets）下的機器學習。
large scale下的機器學習一個顯著問題就是computationally expensive。最簡單的解決辦法就是取樣（比如取10，000個樣本），但是這個辦法有風險，我們需要用bias-variance tradeoff來探查是否能用取樣的方法（比如以取樣大小為X軸，畫出CV 資料集和訓練集的cost function J, 觀察趨勢判斷）。
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