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分批法是一种数据处理方式，它通常用于将大型数据集分割成多个较小的数据集，然后应用算法处理每个数据子集，最后将结果结合到一起，以解决大型优化问题。

分批法常用于机器学习中训练神经网络，它将大型训练数据集分割成多个批次，每次处理一个批次。通过将较小的数据集作为每个批次的输入，可以减少存储和推理时间，当然，可以更快地完成梯度下降，并节省内存空间，从而使模型拟合能力更强。

数据集中每批次的大小可以根据实际需要，比如计算资源，内存占用，计算和推理时间等指标来确定。分批处理的每一步称为一个epoch，每个epoch都会计算错误率，然后用该错误率来更新模型权重。

拓展知识：有时，我们需要对数据集进行预处理，以使其符合机器学习算法处理特定格式的要求。预处理步骤可包括规范化（将数据转换为实数），标准化（将数据转换为正态分布），归一化（将数据转换为范围[0，1]），等等。这些预处理步骤可以加快机器学习算法的收敛速度，同时将模型泛化能力提升到最高水平。