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현재 인공 신경망 유형의 시스템을 설정하는 유형 설정 시스템이 있습니다. 특정 날짜와 시간을 묻는 질문에 데이터 쿼리를 설정합니다. 그리고 무언가의 성공 (무엇에 대해 말할 수없는).통계 및 기계 학습은 성공 또는 실패한 행동을 예측합니다.
그런 다음이 질문의 목록을 얻을 수 있습니다. 이제는 주어진 날짜에 대해 성공 또는 실패로 분류 된 메타 데이터를 포함하는 데이터 목록이 있습니다 (이것은 다른 알고리즘을 기반으로 결정됨). 미래의 이벤트가 가장 가능성이 높은 경우이 데이터 모델에서 어떻게 예측할 수 있습니까? . 선형 회귀가 최선의 선택입니까?
어떤 제안이라도 매우 도움이 될 것입니다. :)!
이 질문은 [Cross Validated] (http://stats.stackexchange.com/)에서 통계적 조언을 구하는 것이 좋습니다. – LJW
덕분에이 사이트의 하위 포럼 등에서 새로운 질문을하게됩니다. – SEngineerJay