需要算法帮助! [概率、分布、序列分析。]

Question

我有一个预测算法的想法，该算法可以根据所选项目先前出现的顺序准确预测随机值，并分析模式以提高准确性。

基本上是一种接受两个参数的算法，一个是一组可能的选择；另一个是这些数字的历史，分析该模式并预测序列中的下一个数字。

1. 这对其他人有意义吗？
2. 如果是这样，您会采用什么方法来编写这样的算法？
3. 您希望使用哪种语言？

目标是在重叠样本集中进行模式识别，找到相关性并建立一个方程式以一定程度的准确性进行预测。

Answer 1

嗯，有数以千计的算法基于这种方法。例如，查看 Shortest-job-first 的公式，以根据前一个进程时间及其突发预测下一个进程的 CPU 突发，因为短期调度必须快速做出决策。

公式为:“T(n+1) = a*t(n) + (1 − a)Tn。

假设 T(n+1) 是我们预测的时间，t(n) 是第 n 个 cpu burst 的长度。 a 是最近和路径历史的相对权重，例如如果 a = 0 那么下一次是 t(n)。

对于语言，这取决于你擅长什么语言。