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いつドアを開けるべきか、いつ閉めるべきかを教えてくれるパターンを導き出したいと思います。たとえば、ステータススペクトルが正面玄関を参照し、記録されたデータが、初日は午前9時、正午、午後6時に1分間開かれ、2日目は9.30に1.5分間開かれることを示しています。 、12.30、6.30、および3日目...同様に、次のようなパターンを導出する必要があります。

玄関のドアは、たとえば、毎日9時から10時の間、12時から1時の間、および6時から7時の間（または同様のもの）に2分未満開かれます。

どうやってするの？アルゴリズムはありますか？これは、wekaまたは他の機械学習プログラムを使用して実行できますか？

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編集：機械学習アルゴリズムを適用するには、より適切に定義する必要があります。教師あり学習の場合、アルゴリズムは「正しい」ラベルを予測しようとします。ここで正しいラベルは何ですか？予測ミスのコストはいくらですか？

あるいは、教師なし学習の場合、アルゴリズムはデータの有用なサブセットを作成しようとします。ここで良いサブセットは何ですか？

独立変数はありますか？

于 2011-03-07T08:04:58.777 に答える