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在哪里可以找到使用 EM 计算 GMM 的 Mapreduce 实现(或教程)？
还有，用mapreduce框架真的可行吗？
我找到了这个讲座link但它不包含详细描述，如果我的数据(均值和方差)很大，那么我如何将它从映射器传递到缩减器？
最佳答案
OK，你说的，你有实现EM算法的经验。这很容易解释。
如您所知，EM 算法是一种寻找最大似然的迭代方法。一次迭代由两个步骤组成，即期望(E-step)和最大化步骤(M-step)。
在E-step中，样本的可能性是根据之前的模型计算的。令n 为样本数，我们可以获得n 可能性。
这里，似然计算是独立进行的。所以这可以使用多处理器环境来执行。
假设我们在一台机器上有 4 个 CPU，n/4 可能性可以由每个 CPU 计算。快了 4 倍(忽略 IO 时间)
在M-step中，新模型由似然推导出来。
mapper 任务，因为样本彼此独立。
reducer 任务(这可以是多个 reducer，但我只是推荐一个 reducer)。
HDFS 上的某个目录
mapreduce 的输入 HDFS，但与训练样本的目录不同
映射器知道模型在哪里一个 mapreduce 任务类似于 EM 算法的一次迭代。所以需要迭代下一个mapreduce任务，直到收敛
我已经简单解释过了。在实现过程中你会遇到很多问题。
希望对您有所帮助。
关于hadoop - 使用 Mapreduce 计算期望最大化的高斯混合模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23016670/
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