即大数据（large datasets）下的机器学习。
large scale下的机器学习一个显著问题就是computationally expensive。最简单的解决办法就是采样（比如取10，000个样本），但是这个办法有风险，我们需要用bias-variance tradeoff来探查是否能用采样的方法（比如以采样大小为X轴，画出CV 数据集和训练集的cost function J, 观察趋势判断）。
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