我正在尝试构建一个可以接受的应用程序 一系列[时间压力]。说其中有200个要填补。
我还有几个常量，比如 - 粘度 - 密度 - 音量 - 区域
输出大约是其中的3个。
是否有可能使用神经网络（Either encog / accord.net）来输入 时间压力数据和具有预期输出的常数，
这样程序就可以根据输出进行估算 关于不同的时间 - 压力数据和不同的常数值？
答案 0 :(得分：2)
数据挖掘中的每个应用程序都不同，但最好从weka开始。它有一个Java和C＃API，它很容易应用不同的机器学习算法。我的旧研究团队中的许多研究人员过去都使用过这种方法。
定义您的功能，仅使用描述性功能并清除您的功能集中的任何噪声是第一个开始的地方，因为算法只能使用一个好的功能集。良好数据挖掘的第一步是预处理数据。