Podczas obliczania bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens. W poprzednim przykładzie obliczono średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3 Możemy umieścić średnią w środku przedział czasowy trzech okresów, to jest obok okresu 2 Działa to dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie jest tak dobre dla parzystych okresów czasu Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, gdy M 4.Technicznie, średnia ruchoma spadnie t 2 5, 3 5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy MA s używając M 2 W ten sposób wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli przeanalizujemy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4. Średniowieczność. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasz czas series.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Dane alysis. Note można znaleźć przycisk analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2.5 Kliknij w polu Interval typ 6.6 Kliknąć w polu Zakres wyjściowy i wybrać komórkę B3.8 Wykreślić wykres tych wartości. Wyjaśnienie, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych W wyniku , szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie Większe odstęp, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp, im przybliżone są średnie ruchome, do rzeczywistych punktów danych. David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych I pomysł polega na tym, że w ogóle, mapa i zmniejszenie funkcji nie powinno trosić o to, ile maperów czy ilu reduktorów jest, to po prostu optymalizacja Jeśli myślisz ostrożnie algorytm wysłany, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który mapper dostanie jakie części danych Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji redukcji, która go potrzebuje Joe K 18 września w wieku 22 30. Najlepszym moim zrozumieniem średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jej obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno nad uporządkowane dane, a MR jest przetwarzanie niezaprzeczonych zakresów sortowanych danych Rozwiązanie widzę jak poniżej Aby wdrożyć niestandardowego partycjonera, aby móc dokonać dwóch różnych partycji w dwóch przebiegach W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować W pierwszym uruchomieniu danych dla reduktorów powinien być R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Gdzie będziesz kauczał średnią ruchoma dla niektórych Q. W następnej rundzie reduktory powinny otrzymywać dane, takie jak R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.Zacierz resztę średnich kroczących Następnie musisz sumować wyniki. Idea niestandardowy partycjoner, który będzie miał dwa tryby pracy - za każdym razem, dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą W pseudokodie będzie wyglądać tak, jak ten klucz partycji SHIFT MAXKEY numOfPartitions, gdzie SHIFT zostanie pobrany z konfiguracji Maksymalna wartość MAXKEY klucza zakładam dla prostoty, że zaczynają się zero. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ jest ograniczone do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy dzielonego s. Innym rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki dzielenia danych wejściowych, które jest częścią InputFormat It można zrobić, aby zrobić 2 różne slajdy, podobne do podziału.
Comments
Post a Comment