这个例子展示了如何使用机器学习来预测时间序列数据。

This example shows how to forecast time series data using Machine Learning.

要预测序列未来时间的数值，可以通过训练回归机器学习来实现，其中的响应是每移动一个时间步长的训练序列。

To forecast the values of future time steps of a sequence, you can train a regression Machine Learning, where the responses are the training sequences with values shifted by one time step.

也就是说，在输入序列的每个时刻，机器学习将学习如何预测下一时刻的值。

That is, at each time step of the input sequence, the Machine Learning learns to predict the value of the next time step.

本例使用印度的covid-19患者数据集。

This example uses the data set covid-19 patients of India.

这个例子训练了一个机器学习模型，根据前几天的案例数量来预测covid-19患者的数量。

The example trains an Machine Learning Model to forecast the number of covid-19 cases given the number of cases in previous days.

我使用的数据截止日期为2020年3月31日。

I used data till 31st March 2020.

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