整个数据集有80百万个样本，每个样本都有200个密集特征。我们经常使用批处理训练分类器。例如，我们采用clf = sklearn.linear_model.SGDClassifier，然后我们可以使用clf.partial_fit(batch_data, batch_y)使模型适合批处理数据。
在此之前，我们应该首先缩放batch_data。假设我们使用mean-std规范化。因此，我们应该获得每个要素维度的全局均值和标准差。之后，我们可以使用全局均值和stds来缩放batch_data。
现在问题是如何获得整个数据集的mean和std。要计算全局std，我们可以使用$ \ sigma ^ 2 = E（X ^ 2） - E（X）^ 2 $。然后我们应该通过批处理来计算E(X^2)和E(X)。
我认为Hadoop或Spark可能适合此任务。对于每批数据，我们可以启动一个实例来计算部分E(X^2)和E(X)，然后将它们缩减为全局数据。
在scikit-learn中，有没有更有效的方法来扩展大数据集？也许我们可以使用multithreading或启动多进程来处理批处理数据，然后减少结果以获得全局均值和标准。
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您可以使用大多数n_jobs算法中提供的scikit-learn选项进行并行处理。
对于这个大小的数据，我建议使用apache spark。