我有一个预测算法的想法，该算法根据所选集合中某个项目的先前出现次序精确预测随机值，并分析该模式以提高准确性。
所以基本上算法接受两个参数，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。
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，以便在一定程度上准确地预测。
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嗯，基于这种方法有数千种算法。例如，查看 Shortest-job-first 的公式，根据之前的进程时间及其突发来预测下一个进程的CPU突发，因为短期调度程序必须快速做出决策。
公式为：＆＃34; T（n + 1）= a * t（n）+（1 - a）Tn。
T（n + 1）将是我们的预测时间，t（n）是第n个cpu突发的长度。 a是最近和路径历史的相对权重，例如，如果a = 0，则下一次是t（n）。
对于语言，它取决于你擅长的语言。