我正在寻找一种能够找到大量数据趋势的算法。例如，如果给定时间t和变量x，(t,x)，并给出{(1,1), (2,4), (3,9), (4,16)}等输入，则应该能够找出值{} x的{{1}}是25.这通常是如何实现的？大多数算法是否计算线性，二次，指数等最佳拟合线，然后选择最适合最低标准偏差的线？是否有其他技术可以找到数据趋势？此外，当您增加分析大型向量的变量数时会发生什么？
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这是一个非常复杂的问题，请尝试从http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation
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对于复杂问题，没有简单的答案：http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
答案 2 :(得分：0)
Neural network可能是一个很好的候选人。特别是如果你想学习非线性的东西。