algorithm - 潮汐预报器建模

Question

我刚开始学习机器学习学习模型，例如直线回归、岭回归、感知器、逻辑回归、梯度下降，我看不出这些模型中的任何一个如何用于解决这个建模问题？任何人都可以向我提供有关使用什么的提示吗？由于问题的周期性，我倾向于搜索时间序列，但这似乎有点矫枉过正，因为我的类里面尚未探索该主题。

对于这些特征，我倾向于检查潮汐大小、海岸长度和月相。我还认为，由于数据的粒度最多是每小时一次，我们应该每天学习而不是每月学习(数据量不会太大)，我们可以收集更好的洞察力。

考虑预测给定位置潮汐的问题，考虑每日和每月的周期。还假设您可以访问 10 个周期的每小时数据年。定义并讨论您将如何为这个问题建模:什么特征将是经过考虑的？系统如何学习？我们应该学习每日和每月吗？分别循环？

Answer 1

您想“学习”什么？我认为您可以使用一些距离函数并尝试一些统计分类，例如 K-Means，然后在您的集群上使用 KNN 进行预测