【发布时间】：2017-04-05 23:25:10
【问题描述】：
如果我对 100 个 x 和 y 样本进行一系列观察。 这足以预测对应于 x 值的第 101 个 y 吗？我可以使用 100 个样本的部分数据来更新一些值吗（考虑到存在噪声并且某些数据可能已损坏）？
【问题讨论】：
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我投票结束这个问题，因为它与代码无关。
【发布时间】：2017-04-05 23:25:10
【问题描述】：
堆栈溢出是针对编码的 - 因此，如果您有希望工作的代码，但它没有，您应该将它与您的问题一起发布。
如果您有 y 对 x 的依赖关系的模型，卡尔曼滤波器可以帮助解决您描述的问题。因此，例如，如果您的模型是： y = a * x + b + 高斯噪声，那么卡尔曼滤波器是估计 'a' 和 'b' 的一种方法，然后您可以从第 101 个 x 预测第 101 个 y。
【讨论】：