基于BiLSTM和随机森林回归模型的序列数据预测
本文以新冠疫情相关数据集为案例，进行新冠数量预测。（源码请留言或评论）
首先介绍相关理论概念：
序列数据特点
序列数据是人工智能和机器学习领域的重要研究对象，在多个应用领域展现出独特的特征。这种数据类型的核心特点是 元素之间的顺序至关重要 ，反映了数据内在的时间或空间关联性。以下是序列数据在不同领域的典型表现：
| 应用领域 | 特点 |
|---|---|
| 自然语言处理 | 单词或字符按特定语法规则排列 |
| 时间序列分析 | 存在趋势性、季节性和随机波动 |
| 生物信息学 | <
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