問題タブ [predict]

おそらく遠い将来、脳波を読み取る技術（すでにある程度存在しています）が利用可能になるため、多くの人が物理的な入力（キーボードなど）にそれほど依存しなくなると考えているのではないかと考えていました。ちょっと怖いです....とにかく、私はこれについて空想にふけっていたときに、次のアイデアが思い浮かびました: プログラマーがコードにロジックを実装して、ユーザーの意図を正確に予測し、意図した操作を必要なく実行できるとしたらどうでしょうか?人間関係のために。私は特定の何かを探しているわけではありません。誰かの考えについて少し興味があります。

たとえば、不明な関数によって返される値があります

次の値を予測する方法はありますか？

さて、これはすべて素晴らしくシンプルな2Dの世界で行われます... :)

位置Aposに静的オブジェクトAがあり、BposにbVelocityの直線的に移動するオブジェクトBがあり、速度Avelocityの弾薬ラウンドがあるとします。

Bの線速度とAの弾薬の速度を考慮して、AがBを打つために撃たなければならない角度をどのように知ることができますか？

現在、照準はオブジェクトの現在の位置にあります。つまり、発射物がそこに到達するまでに、ユニットはより安全な位置に移動しています:)

履歴データのリストをフィードできるある種のインテリジェントな (AI またはニューラル ネットワークを考えていた) ライブラリを探しています。これにより、次の一連の出力が予測されます。

例として、ライブラリに次の図1,2,3,4,5をフィードしたいと思います

これに基づいて、次のシーケンスは 6、7、8、9、10 などと予測する必要があります。

入力はより複雑になり、より多くの情報が含まれます。

これは C# アプリケーションで使用されます。

推奨事項や警告があれば、それは素晴らしいことです。

ありがとう

編集

私がやろうとしているのは、過去の販売データを使用して、特定のクライアントが次の期間に費やす可能性が最も高い金額を予測することです。

クライアントの購入に影響を与える可能性のある外的要因が多数あることは理解していますが、今のところ、販売履歴に基づいて、過去の販売と予測された販売を示すグラフをプロットする必要があります.

残念ながら、次の簡単な例で predict() を使用すると問題が発生します。

結果は次のとおりです。

predict() がトレーニング サンプル (x,y) の適合値のみを提供し、テスト データを気にしない理由を説明できる人はいますか?

ご助力ありがとうございます！

リチャード

次の問題があります。さまざまな数値で構成されるトレーニングデータセットがあります。各番号は特定のクラスに属しています。5つのクラスがあります。

範囲：1 ... 10

トレーニングデータセット：{1,5,6,6,10,2,3,4,1,8,6、...}

クラス：[1,2] [3,4] [5,6] [7,8] [9,10]

機械学習アルゴリズムを使用してクラス予測の可能性を見つけることは可能ですか？また、これに適したアルゴリズムはどれですか？

最高、米国

データセットに欠損値を代入する方法を探ろうとしています。私のデータセットには、年 (2001 ～ 2009)、月 (1 ～ 12)、性別 (M/F)、および年齢グループ (4 グループ) の出現回数 (不自然、自然、合計) が含まれています。

私が探求している代入手法の 1 つは、(ポアソン) 回帰代入です。

私のデータが次のようになっているとします。

基本的な GLM 回帰を実行した後、欠落しているため 96 個の観測が削除されました。

このGLMモデルの係数を使用してTotalの欠損値を「予測」(つまり、代入)するRの方法/パッケージ/関数はおそらくありますか?それらをマージするには）？係数を使用してさまざまな階層行を予測できることはわかっていますが、これには永遠に時間がかかります。うまくいけば、ワンステップ関数/メソッドがありますか?

Friend エンティティの親エンティティであるエンティティ User エンティティがあります。

User エンティティには、Article という名前のエンティティとの対多関係があります。

アイデアは、保存されたユーザーと友人 (Facebook から) が存在するということです。Article との対多関係は、Friend によってサブクラス化されているため、User エンティティに設定されます。

私の質問は、すべてのユーザーではなく、友人によるすべての記事をリクエストするにはどうすればよいですか?

User エンティティを省略して Friend エンティティのみを保持するように Predict を設定するのに問題があります。

ありがとう。

私は初めてでR、線形予測をしようとしています。簡単なデータを次に示します。

の値を予測したい場合は言ってyear=12ください。これは私がやっていることです（さまざまなコマンドを試しています）：

いくつかのクエリ:

1. lma$coefficientsたとえば、このコマンドを発行すると、2 つの値のベクトルが返されます。インターセプト値のみを選択する方法は?

2. 多くの出力が得られますpredict.lm(lma, newyear) が、予測値がどこにあるのかわかりません。誰かが明確にしてもらえますか？

どうもありがとう...

定期的に回帰を実行するデータがあります。データの各「チャンク」は、異なる回帰に適合します。たとえば、各状態には、依存値を説明するさまざまな関数がある場合があります。これは典型的な「分割-適用-結合」タイプの問題のように思えるので、plyr パッケージを使用しています。lm()うまく機能するオブジェクトのリストを簡単に作成できます。ただし、これらのオブジェクトを後で使用して別の data.frame の値を予測する方法については、頭を悩ませることはできません。

これは、私がやろうとしていることを示す完全に不自然な例です:

lm()では、 に含まれるオブジェクトを使用modelListして、 の年と州に依存しない値を使用して値を予測するにはどうすればよいnewDataでしょうか?