Машинное обучение. Какой алгоритм выбрать?

Question

[GreySS]

Здравствуйте! Суть такова - есть формула x = y*z. y и z векторы, x соответственно тоже. Весь процесс происходит по времени от 0 до 60сек. Итогом служит x, который должен находиться в пределах от 0 до 5.
Пример:
t y z x
0 10 3 30
1 8 7 56
2 4 2 8
3 2 2 4
4 1 2 3
5 .. .. 0.00...
и так далее. При попадании x в заданный предел вычисление прекращается.
Есть большое количество таких таблиц. Теперь собсно сама проблема. Будут ситуации когда в формуле x = y*z не будет известен z и его надо как-то вычислять на основе ранее посчитанных примерах(из тех самых таблиц). Подскажите, какой алгоритм для этого подходит или технология/инструмент.
Спасибо.

Answer 1

[Stopy]

Я не спец, но можешь среднее значение прошлых результатов брать, если следующие значения не зависят от предыдущих

Answer 2

[Олег]

Пробую курить это https://vk.com/wall-11899736_1754 вроде нормально объясняется

Answer 3

[Roman Mindlin]

Если я правильно понял вопрос - как по нескольким предыдущим значениям z предсказать следующее, то для этого достаточно обычной регрессии (а судя по примерам, то какой то совсем небольшой степени - 2 или 3)

Answer 4

[rPman]

простейшее направление решения задач когда нужно приблизительное вычисление уравнения с многими неизвестными - привести их к функции от искомых параметров, суть которой - точность, т.е. чем ее значение меньше тем точнее мы угадали параметры, а дальше задача сходится к многокритериальному поиску и многомерной оптимизации (нейронные сети например их частный случай).

дальнейшее развитие это решение этой задачи не полным перебором, а значит с не полной информацией о пространстве решений а значит попытка обойти возможные западни, типа локальных минимумов.