本文主要是介绍开题问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
deep learning用来学习特征，所以重点应该是DL在特征学习上的新方法新应用还是DL在时间序列预测的特征学习上的新方法新应用，还是DL在时间序列预测上的新方法新应用，还是具体到DL空气质量预测上的新方法新应用？？？
“对于时间序列预测方法，需要分类进行介绍并分析各自的优缺点”
1、对于时间序列预测方法，还是具体到空气质量预测方法？
2、时间序列预测的方法不外乎两种：分类即属性预测，预测即数值预测；前者靠各种分类方法，后者只能是回归；两者并无谁优谁缺可言；
“对于本文研究中要用到的机器学习方法，比如深度学习和多元回归，需要给出最新的方法，并逐一分析各自的优缺点（提出方法设计的基础，直接决定了方法的先进性）”
1、给出最新的机器学习方法，不管是应用在哪里？
2、新方法和老方法都得说一下，然后分析新老方法的优缺点？？最后决定用哪个？
这篇关于开题问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
