掌握大數(shù)據(jù)

在算法分析與優(yōu)化一節(jié)中，我們就提到，在機器學習界流傳著這樣一句話：

It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.

在識別易混淆詞匯一例中，我們分別使用了四種算法：（1）Perceptron；（2）Naive Bayes；（3）Winnow；（4）Memory-Based。通過下圖可以看到，這四種算法都隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長獲得了更高的精度：

所以，在機器學習中，除了構建算法模型，為模型提供足夠大，足夠多的數(shù)據(jù)也成為了關鍵。同時，我們也需要做好準備，以更快速的方式處理、消化大數(shù)據(jù)。擁有了大數(shù)據(jù)，也就意味著在算法模型中，我們面臨著一個很大的 $m$ 值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的10.1 掌握大数据-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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