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TimeSeries

時間序列演算法時間序列生物現象的觀察值，有時常依時間的變化而發生一系列有規則的變化，此種資料謂之時間序列的資料，而對此種資料的分析方法謂之時間序列分析法。在自然界中，常常有很多資料具有時間序列的特色可給予使用者解決問題的重要訊息。TimeSeries

時間序列演算法人類社會的各種活動所產生的資料如以發生的時間來區分，則可分為橫斷面資料（CrossSectionData）指發生於同一時期的資料時間數列資料（TimeSeriesData）同一元素的同一特質（變數）於不同時點或不同時期的資料，包括逐日的日資料、週資料、月資料、季資料及年資料等依時間過程所得變數的觀測值稱為時間數列，即依事件或資料發生的時間先後，依序排列的一群觀測值。時間數列是一群發生在連續的時間點上或是整個連續時期上的觀察值所形成的集合。TimeSeries

時間序列演算法時間序列定義對數列未來趨勢作預測。將數列分解成主要趨勢成份(TrendComponents)，季節變化成份(SeasonalComponents)。對理論性模式與數據進行適合度檢定，以討論模式是否能正確地表示所觀測之現象，如一些常見的經濟模式。TimeSeries

時間序列演算法時間數列分析其主要目的為：預測期數顯示預測誤差區間趨勢圖、預測圖TimeSeries

時間序列演算法各變數之係數該時間序列方程式TimeSeries

時間序列演算法NeuralNetwork

類神經網路演算法類神經網路（NeuralNetwork，NN）類似人類神經結構，是「一種基於腦與神經系統研究，所啟發的資訊處理技術」。具有人腦功能基本特性：學習、記憶和歸納Input*NN並不需要瞭解系統的數學模型，直接以神經網路取代系統的模型，一樣可以得到輸入與輸出之間的關係。類神經網路模型OutputNeuralNetwork

類神經網路演算法NeuralNetwork

類神經網路演算法類神經網路和迴歸分析不同，沒有任何假設的機率分佈，是模式識別和誤差最小化的過程，在每一次經驗中提取和學習資訊。類神經網路可以處理連續型和類別型的資料，對資料進行預測。NeuralNetwork

類神經網路演算法DependencyNetworkNa?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法用於大型資料庫，可以得出準確高切有效率的分類結果單純貝氏分類器主要是根據貝氏定理(BayesianTheorem)，來預測分類的結果。何謂Na?veBayesClassifer*何謂Na?veBayesClassifer主要的運作原理，是透過訓練樣本，學習記憶分類根據所使用屬性的關係，產生這些訓練樣本的中心概念，再用學習後的中心概念對未歸類的資料進行類別預測，以得到受測試資料物件的目標值。每筆訓練樣本，一般含有分類相關連屬性的值，及分類結果(又稱為目標值)；一般而言，屬性可能出現兩種以上不同的值，而目標值則多半為兩元的相對狀態，如”是/否”，”好/壞”，”對/錯”，”上/下”。Na?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法*MicrosoftNaiveBayesianNaiveBayesiancanonlyacceptcategoricalattributes.YouneedtodiscretethenumericalAttributesintothecategoricalone.NoparametersneedtobeadjustedinSSAS.Na?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法Na?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法Na?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法Na?veBayesClassifer

貝氏機率分類演算法LiftChart*LinearRegression

線性迴歸演算法迴歸分析建立變數關係的數學方程式之統計程序。是將研究的變數區分為因變數與自變數，並建立因變數為自變數之函數模型，其主要目的是用來解釋資料過去的現象及自由變數來預測因變數未來可能產生之數值。自變數(Independentvariable)由數學方程式預測的變數。因變數(Dependentvariable)據以預測因變數的值之變數。簡單線性迴歸(SimpleLinearRegression)僅有一自變數與一因變數，且其關係大致上可用一直線表示。複迴歸(Multi