需要算法帮助！ [概率、分布、序列分析。]

Question

我有一个预测算法的想法，该算法根据所选集合中某个项目的先前出现的序列准确地预测随机值，并分析模式以提高准确性。

所以基本上是一个接受两个参数的算法，一个是一组可能的选择；另一个是这些数字的历史，分析该模式并预测序列中的下一个数字。

1. 这对其他人有意义吗？
2. 如果是这样，您编写这种算法的方法是什么？
3. 您会使用哪种语言？

目标是在重叠样本集中进行模式识别，找到相关性并建立方程以某种程度的准确度进行预测。

Answer 1

嗯，有成千上万种基于这种方法的算法。例如，查看 Shortest-job-first 的公式，以根据之前的进程时间及其突发预测下一个进程的 CPU 突发，因为短期调度必须快速做出决策。 p>

公式为："T(n+1) = a*t(n) + (1 − a)Tn。

如果 T(n+1) 是我们的预测时间，t(n) 是第 n 个 cpu 突发的长度。 a 是最近和路径历史的相对权重，例如如果 a = 0，那么下一次是 t(n)。

对于语言，这取决于您擅长哪种语言。