数据由100个不同的空调在8个月的时间内进行的温度测量.
根据以下数据点,确定使用的是哪种类型的机器学习算法.
根据所提供的信息,很难确定使用的机器学习算法的确切类型,因为我们不知道温度读数数据用于什么.然而,在这种情况下可能应用的一些机器学习算法是: 1.时间序列预测:如果温度读数数据用于预测每个空调的未来温度,可以使用ARIMA等时间序列预测算法. 2.异常检测:如果目标是找到异常温度读数,如过热或降温,则可能使用异常检测算法. 3.聚合:温度读数数据可以聚合到具有温度行为随着时间的空调组. 4.回归:如果还有其他变量,如功耗,我们可以根据电力读数进行回归预测. 没有更多信息,我们无法确定使用的机器学习算法是什么样的.