此时考虑前i个元素,如果前i个元素出现在蓄水池中的概率都是k/i+1的话,说明我们的算法是没有问题的。 对这个问题可以用归纳法来证明:k < i <=N 1.当i=k+1的时候,蓄水池的容量为k,第k+1个元素被选择的概率明显为k/(k+1), 此时前k个元素出现在蓄水池的概率为 k/(k+1), 很明显结论成立。 2....
3、根据以上两个值进行水塘抽样,返回RDD的总采样数据量,分区ID和,每个分区数据总量,每个分区的采样数据。 4、 数据抽样完成后,需要对不均衡的Partition重新进行抽样,默认当Partition中包含的数据量大于平均值的三倍时,该Partition是不均衡的。当采样完成后,利用样本容量和RDD中包含的数据总量,可以得到整体的一个数据采...
蓄水池采样(Reservoir Sampling) 在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易,但如果面对的是长度未知的海量数据流呢?蓄水池采样(Reservoir Sampling)算法就是来解决这个问题的, 它在分析一些大数据集的时候非常有用。 基本概念 细看后,我们可以对其进行扩展,假如从未知或者很大样本空间随机地取k个数? 类比...
1. 根据蓄水池的使用情况来设置采样频次。如果使用量大,建议增加采样频次。例如,对于工业污水处理的蓄水池,由于有较高的COD和BOD含量,建议增加采样频次,以保证及时发现问题并采取有效的措施。 2. 根据质量目标来设置采样频次。根据相关的指标和要求,比如有关COD、BOD、NH3-N、TP等重要环境指标,建议采用更加频繁的采...
针对污水蓄水池死水采样,其采样频次应该根据具体情况进行合理安排。一般来说,根据水质指标和监测要求,可以采用以下两种频次: 1、固定时间频次采样:即在固定的时间点或时间段内对死水进行采样,比如每月采样一次、每季度采样一次等。 2、按变化频次采样:即根据死水的污染物浓度变化趋势进行采样,比如每次...
本文使用java语言实现蓄水池采样算法,如下: import java.util.*; public class RadomSelect { private int[] selected = null; private static Random rand = new Random(12345); // 每次拿一个球都会调用这个函数,N表示第i次调用 public int[] carryBalls(int N, int k) { if (selected == null) { ...
在一个给定长度的数组中随机等概率抽取一个数据很容易,但如果面对的是长度未知的海量数据流呢?蓄水池采样(Reservoir Sampling)算法就是来解决这个问题的, 它在分析一些大数据集的时候非常有用。 基本概念 image 细看后,我们可以对其进行扩展,假如从未知或者很大样本空间随机地取k个数?
长数据流的随机采样可以使用蓄水池采样算法,本文记录相关内容。 简介 问题描述:给定一串很长的数据流,对该数据流中数据只能访问一次,使得数据流中所有数据被选中的概率相等。 解决类似这样的问题,就可以利用 蓄水池算法(Reservoir Sampling)。 基本原理 假设需要采样的数量为 k 。
终于要讲到蓄水池采样算法(Reservoir Sampling)了。先说一下算法的过程: 假设数据序列的规模为 \(n\),需要采样的数量的为 \(k\)。 首先构建一个可容纳 \(k\) 个元素的数组,将序列的前 \(k\) 然后从第 \(k+1\) 个元素开始,以 \(\frac{k}{n}\) ...
问题描述给定一串很长的数据流,对该数据流中数据 只能访问一次,使得数据流中所有数据被选中的概率相等。解决类似这样的问题,就可以利用蓄水池算法(Reservoir Sampling)。 基本原理假设需要采样的数量为 k 。首…