我想创建一个模型，在该模型中我将传递一个数字序列，它将识别序列模式并生成下一个值。
例如：Input: 2,4,6,8,10,12,14,16.....200
以上是我的输入，我的模型将标识自己为2x系列，并将给出202,204,....作为输出。
可以使用machine learning算法完成此操作吗？
生成关于数字序列的训练模型并识别下一个数字
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问答
chimeralinux 回答：生成关于数字序列的训练模型并识别下一个数字
这是我为您的案例创建的基本模型：
import numpy as np
def models(array):
if (array[2] - array[1]) == (array[-1] - array[-2]):
desc = "Model is linear"
val = array[-1] + (array[2] - array[1])
elif (array[2] / array[1]) == (array[-1] / array[-2]):
desc = "Model is exponential"
val = array[-1] * (array[2]/array[1])
else:
desc = "Model is not linear nor exponential"
val = np.nan
return desc,val
我在这里尝试：
c = [1,2,3,4,5]
print(models(c))
输出（应为6）：
('Model is linear',6)
另一次尝试使用不同的数字：
c = [2,8,16,32]
print(models(c))
输出（应为64）：
('Model is exponential',64.0)
无论这种情况如何，您都应尝试查找机器学习课程，以了解您可以通过机器学习实现的目标，并学习如何对实际的机器学习模型进行编程。其他范围太宽了。