什么是数据挖掘时间序列预测

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为了测试该算法是否正常工作，将新的输入数据添加到机器学习算法中。然后检查预测和结果。 主要目标是让计算机无需人工干预即可自动学习。 向机器提供更多数据意味着激活算法，使其“学习”并改进所获得的结果。 如果预测不符合预期，算法将被重新训练多次，直到找到所需的输出。这使得机器学习算法能够不断地自行学习并产生最佳答案，并且随着时间的推移，其准确性将逐渐提高。 一旦算法通过学习阶段，它就可以利用所获得的知识基于不同的数据集来解决类似的问题。 机器学习算法的类型 机器学习算法分为 4 类，每一类都有不同的目的。例如，监督学习用于扩展数据范围并基于数据进行预测。另一方面，无监督算法用于组织和过滤数据，使其有意义。

监督机器学习（监督算法） 机器学习、什么是机器学习、机器学习、什么是机器学习、机器学习、人工智能、人工智能、机器学习如何工作？、机器学习算法、机器学习算法的类型、监督机器学习 在此过程中需要开发人员进行一些控制的算法称为监督机器学习。开发人员对训练数据进行标记，并为算法设置严格的规则和边界。然后，算法可以将过去的学习应用于新数据，使用标记的示例来预测未来事件。 在监督机器学习中，目标是使用在一组自变量上定义的函数来预 波斯尼亚和黑塞哥维那电话号码列表 测目标变量。 监督算法通过定义一组输入数据和预期结果来工作，当发现其映射和预测正确时，该算法被认为是成功的。学习算法还可以将其输出与正确的输出进行比较，并发现错误以相应地修改模型。 监督机器学习最著名的例子之一是波士顿房价数据集。该数据集包括已售房屋、其特征和销售价格，旨在创建一个可以预测任何房屋销售价格的机器学习模型。




无监督机器学习（无监督算法） 机器学习、什么是机器学习、机器学习、什么是机器学习、机器学习、人工智能、人工智能、机器学习如何工作？、机器学习算法、机器学习算法的类型、无监督机器学习 无监督机器学习算法；当用于训练的信息未分类或标记时使用。无监督学习研究系统如何从未标记的数据中提取函数来描述潜在结构。 当系统找不到正确的输出时，它会继续挖掘数据并从数据集中进行推论，以揭示未标记数据的隐藏结构。 半监督算法 机器学习、什么是机器学习、机器学习、什么是机器学习、机器学习、人工智能、人工智能、机器学习如何工作？、机器学习算法、机器学习算法的类型、半监督机器学习 结合有监督和无监督算法特征的算法被定义为半监督机器学习。初始化算法时，并非所有训练数据都被标记，并且并非所有规则都可以提供。 半监督机器学习算法使用标记和未标记数据进行训练。通常使用少量标记数据和大量未标记数据的系统可以显着提高学习准确性。