鉴于他们之前使用过的历史密码列表，我需要能够预测下一个用户密码是
例如，假设我使用了密码：Password1，Password2，Password3。您可能会猜到我的下一个密码很可能是Password4。或指定为January2017！，March2017！，May2017！，Summer2017！您可能会猜到我的下一个密码是2017年9月！。
我拥有的历史密码数量可能只有2个，但多达〜50个。这里的用例是防止他们选择“可更改”的密码并将其用作培训帮助。
机器学习是这里最好的解决方案吗？我猜不是因为每个用户的“培训数据”都非常有限。像我的第一个示例中那样猜测数字的增加将非常简单，我可以编写一个简单的算法。但是+2个月的密码呢？我不想在所有极端情况下都写密码。
有什么建议吗？
答案 0 :(得分：1)
您要使用“最佳”算法来学习遵循任意规则的字符串序列。您的问题是非平凡的规则是数据的外部。除非您有多个用户应用相同的序列，否则您将无法“学习”序列以稍后应用。例如，考虑到您列出的明显的月份序列，您的预测模型应该从哪里学习月份名称的序列？
如上所述，这不是机器学习问题... 还。重点是“学习”。您需要“足够”的用户使用一个月名称序列来学习，这是一个循环序列。没有足够的培训数据，您就没有教学程序所需的材料。