【发布时间】：2017-10-07 16:03:33
【问题描述】：
假设我有大量关于系统空闲时间的数据。
Day 1 - 5 mins
Day 2 - 3 mins
Day 3 - 7 mins
...
Day 'n' - 'k' mins
我们可以假设即使空闲时间是随机的，模式也会重复。
使用它作为训练数据，我是否可以识别系统的空闲时间行为。这样，是否可以预测异常
哪种算法最适合此目的
我试图适应回归，但它只能回答我“今天的预期空闲时间是多少”
但我想做的是。当空闲时间离开模式时，它必须被检测到。
编辑： 或者只预测当天是否有意义。即今天预期的空闲时间是'x'分钟。明天可能会有所不同
【问题讨论】：
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我投票决定将此问题作为题外话结束，因为更高级别的统计问题属于 Cross Validated。 SO 更适用于特定的编程问题。
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可能不是在编程。即使没有编程，我也需要知道应用哪种算法。然后我可以把它翻译成工作代码。
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编辑问题
标签： algorithm machine-learning artificial-intelligence