Несколько методов машинного обучения, которые могут быть эффективны для анализа последовательностей данных:

• Рекуррентные нейронные сети. 2 Обладают способностью моделировать последовательные и временные зависимости в данных. 2 Используются для задач обработки естественного языка, машинного перевода и анализа временных рядов. 2
• Метод k-ближайших соседей. 1 Объединяет объекты с похожими свойствами в группы. 1 Строится на гипотезе компактности: все объекты с похожими свойствами находятся рядом друг с другом. 1
• Метод опорных векторов. 13 Работает в объёмной плоскости и делит объекты не по прямым, а по кривым. 1 Эффективен для распознавания образов и текстовой классификации. 1
• Метод K-средних. 35 Позволяет сгруппировать объекты по степени похожести. 3 Применяется для поиска закономерностей, классификации объектов по нескольким параметрам. 3

Выбор метода зависит от конкретной задачи и доступных данных.