我正在寻找一种能够发现大量数据趋势的算法。例如，如果给定时间t和一个变量x,(t,x)和给定的输入例如{(1,1), (2,4), (3,9), (4,16)}，它应该能够计算出xfor的值t=5是 25。这通常是如何实现的？大多数算法是否计算线性、二次、指数等的最佳拟合线，然后选择具有最低标准偏差的最佳拟合线？是否有其他技术可以发现数据趋势？另外，当你增加变量的数量来分析大向量时会发生什么？
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这是一个非常复杂的问题，尝试从：http ://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation 开始
于 2013-09-26T15:51:45.263 回答
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神经网络可能是一个不错的选择。特别是如果你想学习非线性的东西。
于 2013-09-26T16:54:10.047 回答
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一个复杂的问题没有简单的答案：http ://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
于 2013-09-26T15:46:45.163 回答