第2章 Scikit-learn中的可扩展学习 假如拥有这个时代强大而又实惠的电脑，那么，将数据集加载到内存中、准备好数据矩阵、训练机器学习算法以及使用样本外观察法来测试其泛化能力通常并不是非常困难。然而，随着要处理的数据规模越来越大，不可能将其加载到计算机核心内存中，即使能加载，在处理数据管理和机器学习两方面，其结果依旧会很棘手。 一种避开核心内存的可行策略是：将数据分割为样本，使用并行性，最后...

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