アルゴリズムのヘルプが必要です！ [確率、分布、シーケンス分析]

Question

私は、選択されているセットのアイテムの前回のシーケンスに基づいて精度のあるランダム値を予測し、パターンを分析して精度を向上させる予測アルゴリズムについて考えています。

基本的に2つのパラメータを受け入れるアルゴリズムです.1つは可能な選択肢のセットです。もう1つはそれらの数字の履歴であり、そのパターンを分析し、シーケンス内の次の数字を予測する。

1. これは他の誰にとっても意味がありますか？
2. もしそうなら、そのようなアルゴリズムを書くあなたのアプローチは何でしょうか？
3. あなたはどの言語を参照しますか？

目標は、相関関係を見つけて、ある程度の精度でそれを予測する方程式を確立し、サンプルセットを重ねにおけるパターン認識です。

Answer 1

まあ、このアプローチに基づいて何千ものアルゴリズムがあります。例えば、Shortest-job-firstの式を見て、前のProcesses時間とそのバーストに基づいて次のプロセスのCPUバーストを予測します。短期スケジュールは決定を迅速に行う必要があるためです。

式は：「T（N + 1）* tの（N）+（1 - A）=テネシー州

がT（N + 1）我々の予測時間となり、T（ました。 nはcpuバーストの長さ、aは最近の履歴とパス履歴の相対的な重みです。たとえばa = 0の場合は次の時刻はt（n）です。

言語はあなたの言語によって異なります