Reconnaissance de formes dans des jeux de données sans visualisation pour l'analyse de données

Question

Utilisation de l'apprentissage automatique Comment reconnaître un motif dans une donnée sans utiliser la visualisation de données pour que la machine reconnaisse les motifs de façon autonome afin de pouvoir analyser ces motifs sans analyser les visualisations me débrouiller tout seul ?

Patters comme: le modèle de mes ventes dans différents mois, des années ou des semaines, le mode de la présence d'un élève en particulier à l'école, boniment sur les sites Web visionnées chaque mois, année, semaine ....

Donc les modèles en tant que tels doivent être identifiés par la machine (via l'apprentissage non supervisé je suppose) et sans utiliser de graphiques, de graphiques ou de toute sorte de visualisation

Pouvez-vous me dire si c'est faisable? Si oui, alors comment?

Answer 1

Si je comprends bien votre question, vous avez des séries temporelles de données (c'est-à-dire la valeur de quelque chose sur un certain point date-heure) dans lesquelles vous voulez trouver des modèles.

Si vous êtes nouveau dans ce domaine et que vous voulez utiliser l'approche très simpliste que vous comprendrez certainement que je vous suggère d'écrire script très simple basé sur le changement pour cent - cela va normaliser vos résultats et de créer des modèles aussi bien.

x = ((float(currentPoint) - startPoint)/abs(startPoint)) * 100.00 

S'il y a une chance que votre startPoint puisse être égal à zéro, essayez-le. Ensuite, vous devriez déterminer combien de temps devraient être vos modèles et comment vous voulez choisir que le modèle est important/important pour vous. Toutes les idées et exemples de code peuvent être trouvés ici https://pythonprogramming.net/machine-learning-pattern-recognition-algorithmic-forex-stock-trading/