2.1 统计预测方法
2.1.1 时间序列分析
时间序列分析是一种通过研究数据随时间变化的模式来进行预测的方法。常用的时间序列分析方法包括：
移动平均法：通过计算数据的移动平均值来平滑波动，从而进行预测。
指数平滑法：对过去的数据给予不同权重，较近的数据权重较大。
ARIMA模型：结合自回归（AR）和移动平均（MA）的方法，对时间序列进行建模和预测。
2.1.2 回归分析
回归分析是一种通过研究变量之间的关系来进行预测的方法。常见的回归分析方法有：
线性回归：假设因变量与
多元回归：考虑多个自变量对因变量的影响。
逻辑回归：用于预测二分类问题中的概率。
2.2 机器学习预测方法
2.2.1 监督学习
监督学习是机器学习中的一种方法，通过使用标记数据训练模型，从而进行预测。常见的监督学习方法包括：
决策树：通过构建树状 BC 数据新加坡 模型进行分类和回归。
随机森林：利用多棵决策树的集成来提高预测准确性。
支持向量机（SVM）：通过找到最佳分隔超平面进行分类和回归。
2.2.2 无监督学习
无监督学习用于没有标记的数据，常用于发现数据中的模式和结构。常见的无监督学习方法有：
聚类分析：将数据分为若干类
常用方法包括K均值聚类和层次聚类。
主成分分析（PCA）：用于降 德国电话号码 维和特征提取。
2.2.3 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的高级机器学习方法，特别适用于处理复杂的数据和预测任务。常见的深度学习模型包括：
卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理和识别。
循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如文本和时间序列数据。
长短期记忆网络（LSTM）：一种改进的RNN，能够更好地捕捉长时间依赖关系。
