問題を解決するための最善のアプローチについて、ここで専門家のガイダンスが必要です。私はいくつかの機械学習、ニューラル ネットワークなどを調査しました。私はweka、ある種のbaesianソリューション.. R..いくつかの異なることを調査しました。しかし、実際にどのように進めるかはわかりません。これが私の問題です。
私はイベントの膨大なコレクションを持っているか、持つ予定です。最終的には約 100,000 ほどになります。各イベントは、いくつか (30 ～ 50) の独立変数と、関心のある 1 つの従属変数で構成されます。従属変数の値を決定する上で、一部の独立変数は他の変数よりも重要です。そして、これらのイベントは時間に関連しています。10 年前の出来事よりも、今日の出来事の方が重要です。
ある種の学習エンジンにイベントを供給し、従属変数を予測できるようにしたいと考えています。次に、このイベント (およびそれ以前に発生したすべてのイベント) の従属変数の真の答えを知っているので、それを使用してその後の推測をトレーニングしたいと考えています。
プログラミングの方向性がわかったら、調査を行い、アイデアをコードに変換する方法を見つけます。しかし、私のバックグラウンドは並列プログラミングであり、このようなものではないので、これに関する提案とガイダンスがあれば幸いです。
ありがとう！
編集: ここで、私が解決しようとしている問題についてもう少し詳しく説明します。それは価格設定の問題です。ランダムな漫画本の価格を予測したいとしましょう。気になるのは価格だけです。しかし、考えつくことができる独立変数はたくさんあります。スーパーマンのコミックか、ハローキティのコミックか。これはどれくらい古いのですか？条件は何ですか？などなど。しばらくトレーニングした後、検討中の漫画に関する情報を提供できるようになり、漫画の妥当な期待値を与えてもらいたいと考えています。わかった。したがって、コミックは偽の例かもしれません。しかし、あなたは一般的な考えを得る。これまでのところ、答えから、サポートベクターマシンとナイーブベイズについていくつかの調査を行っています。これまでご協力いただきありがとうございました。