Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Maximização de expectativas: diferenças entre revisões

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Linha 79:
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É importante notar que cada linha éencapsula independentetodas as informações necessárias (juntamente com os parâmetros estimados na iteração anterior) e pode ser calculada de maneira independente. Essa é a oportunidade para a paralelização dessa computação, extremamente adequada para a etapa Map, no modelo de programação MapReduce.
 
Após cada uma das probabilidades terem sido calculadas é a hora de estimar os novos parâmetros (os viéses) para cada uma das moedas. Isso se dá com a soma das duas últimas colunas e a aplicação do MLE. Novamente é fácil notar que, com o resultado da fase Map, basta aplicar a etapa Reduce do modelo MapReduce para obtermos os novos parâmetros e realizar outra etapa de MapReduce.