問題タブ [prediction]

例：

99％の条件でfalseになることをコンパイラに提案する方法はありますか？条件の計算はチェックに約60サイクルかかり、コンパイル時にコンパイラ自体で計算することはできません。

（gcc 4.3）

backpropagationを使用して天気予報のプログラムを作成しようとしています。私はこの分野の初心者です。温度、湿度、風速、降水量などのさまざまなパラメーターを含む履歴データがあります。

このデータを入力レイヤーに提供する方法について混乱しています。各入力ノードには、特定の日のデータ全体が与えられますか?それとも、パラメーターごとに異なるネットワークが必要ですか? 出力レイヤーについても混乱しています。

3つのモデル/テーブルがあるとしましょう：operating_systems、、、wordsおよびprogramming_languages：

ユーザーがを検索するhelloと、システムは「hello」の定義を表示します。これは比較的簡単に実装できます。ただし、ユーザーが検索するUNIX場合、エンジンは次を選択する必要があります：wordまたはoperating_system。また、ユーザーが検索するとwindows（小文字の「w」）、エンジンはを選択wordしますが、も表示する必要がありますAssuming 'windows' is a word. Use as an <a href="etc..">operating system</a> instead。

検索クエリのトピックを解析して選択することで、誰かが私を正しい方向に向けることができますか？ありがとう。

注： WAのように計算を実行できる必要はありません。

有限値の擬似乱数バイナリ シーケンス (例: 00101010010101) が与えられた場合、シーケンスがどのように続くかを予測します。誰かがそれを行う最も簡単な方法を教えてもらえますか? または、コンピューターでソリティアをほとんどプレイできない人にとっては難しすぎる場合は、最初のステップをどこで取得するか教えてもらえますか... PS: この手法を使用して、次の電子ルーレット番号の色を予測できますか?1と0をそれぞれ赤と黒に割り当てます)?

大きなプロジェクトで HTML5 を使用することを計画しているため、将来の変更について正確なタイムラインを作成する必要があります。

HTML5 の特定の機能の準備が整う時期を教えてくれる情報源はありますか? 特定の Web エンジンごとに HTML5 サポートのロードマップはありますか?

詳細については、ソーシャル/ビデオ共有サイトに取り組んでいます。CSS3からHTML5、JavaScriptまでの新機能を使いたい。<video>わかってるから「すぐ使える」なんて言わないで！！

また、すべての人がブラウザを新しいものに更新するには時間がかかるという事実も考慮してください。

私は過去1年間、クライアントのWebサイトに潮汐予測を掲載するために周りを見回しました。私が見つけたのは、私が使用できる無料の「ウィジェット」またはxtideだけでした。ウィジェットの問題点は、ウィジェットはいたるところにブランド化されており、環境に対して非常に専門的ではないように見えることです。そのため、サーバーにxtideをインストールしようとしていましたが、3日間、サーバーのテクニカルサポートと何度も話し合った後、共有ホスティングのサーバー権限に関する問題が1つだけあったため、xtideをインストールできませんでした。それはフロップでした。

そこで、ここでステップ1に戻り、特定の場所（ニューロンドン、コネチカット、米国）の潮汐予測（できれば今年のすべての潮汐）を取得する方法がどうしても必要です。

PHPで使用できるように、XMLを介して代替ソースからこれらの潮流を取得する方法を知っている人はいますか？また、これらはできるだけ正確である必要があります。PHP用の潮汐予測スクリプトがいくつかありますが、数か月後、予測のために数時間も離れてしまいます。

xtideを他の方法で使用するための提案も行います！

Java EEベースのeコマースWebサイトが良好に機能しており、期待される応答時間とスループットが得られているとします。WebサイトはUIの大幅な変更が行われており、3倍のトラフィックが見込まれます。

予測されたWebトラフィックを既存の環境で処理できるかどうかを確認するにはどうすればよいですか？

既存のシステムのシステム使用率（CPU、メモリ使用率）、スループット、応答時間がある場合、実際にシステムの負荷テストを行わずに、実験式を使用してそれを見つける方法はありますか？（目標は、設計段階でSLAを満たすことができるかどうかを判断することです）

Google が継続的な予測をいつ開始するかについて何か発表はありますか。現在、Google の予測 API を使用して株価を予測するトリックはありますか?

私は、性別、年齢、住所、教育年数、および各人の他の多くのパラメーターの構造化データを含む、多くの履歴書を含むデータベースを持っています。

サンプルの約 10% については、ある時点で彼らが行った特定の行動に関する追加データもあります。たとえば、ジェーンが 1998 年 7 月に住宅ローンを組んだとか、ジョンが 2007 年 1 月にパイロットの訓練を始めて 2007 年 12 月に免許を取得したとか。

各アクションについて、将来の時間の増分で各人に発生する確率を与えるアルゴリズムが必要です。たとえば、ビルが住宅ローンを借りる可能性は、2011 年には 2%、2012 年には 3.5% などです。

これにどのようにアプローチすればよいですか？回帰分析？SVM? ニューラルネット？他の何か？

明らかなカスタマイズだけで使用できる標準ツール/ライブラリさえあるのでしょうか?

バックグラウンド

ここに問題があります：

1. ブラックボックスは毎日新しい番号を出力します。
2. これらの数値は一定期間記録されています。
3. ブラックボックスからの新しい番号が、期間中に確立された番号のパターンから外れることを検出します。

数値は整数で、期間は1年です。

質問

どのアルゴリズムが数字のパターンを識別しますか？

パターンは、常に昇順または常に降順のように単純な場合もあれば、数値が狭い範囲内にある場合もあります。

アイデア

私にはいくつかのアイデアがありますが、最善のアプローチ、またはどのような解決策がすでに存在するかについては不明です。

• 機械学習アルゴリズム？
• 神経網？
• 正常な数値と異常な数値を分類しますか？
• 統計分析？