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分批法是一种常用的机器学习算法，它把数据集分成不同大小的batch，每一个batch被送入到计算图中，一次计算一个batch，然后将其中所获得的结果融合到另一个batch。目的是利用减少的计算量来提高算法的计算效率。

分批法可以有效地降低算法计算量，从而增加训练数据的速度，这是一个重要的技术应用。它可以降低内存占用率，而且能够重要地使用小规模样本训练机器学习系统。分批法可以帮助机器学习算法在不同的数据集上进行模型的优化，可以使用一个单独的batch来训练模型，而不用把所有样本都训练完再进行优化。

分批法也可以改善模型的准确度。使用分批法的算法的参数的更新方式简单，使参数更加准确，而且可以避免梯度爆炸和梯度消失等问题。

分批法也可以把大批量数据分为小批量数据，以进行分布式计算，这能够极大地提高计算速度。

拓展知识：无监督学习也可以采用分批法。无监督学习不需要正确的答案，它的目的是将数据聚类到不同的类中，这样可以对数据进行分析，以便更有效地理解数据。无监督学习中通常使用聚类分析，将数据集分成若干个clusters，每个cluster有自己独特的特征。利用分批法，可以有效地将数据集分割成若干较小的batch，再对每一个batch进行聚类分析，最后将每个batch分割出的cluster结果融合为一个集合，以对整个数据集进行聚类分析。