如果任何學習算法能夠表達爲，對訓練集的函數的求和，那麼便能將這個任務分配給多臺計算機（或者同一臺計算機的不同CPU 核心），以達到加速處理的目的。
例如，我們有400個訓練實例，我們可以將批量梯度下降的求和任務分配給4臺計算機進行處理：
哲哲的ML筆記（三十四：映射化簡和數據並行）
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如果任何學習算法能夠表達爲，對訓練集的函數的求和，那麼便能將這個任務分配給多臺計算機（或者同一臺計算機的不同CPU 核心），以達到加速處理的目的。
例如，我們有400個訓練實例，我們可以將批量梯度下降的求和任務分配給4臺計算機進行處理：