聚类在预测分析中扮演着重要角色，通过将相似的数据点分组，便于识别模式和趋势。当数据被聚类后，开发人员可以分析每个组的特征，这通常会导致对数据的更好理解和预测。例如，如果您正在分析电子商务网站的客户行为数据，聚类可以根据客户的购物习惯、人口统

"多智能体系统通过模拟个别车辆或智能体在一个定义的环境中基于特定规则和行为的互动来模拟交通流。每个智能体代表一辆汽车，并根据其当前状态和周围条件做出决策，模仿现实世界中的驾驶行为。例如，一个智能体可能会根据与前方车辆的距离改变速度，或者根据

训练神经网络所需的数据量取决于模型的复杂性和问题域。通常，较大的模型和复杂的任务 (如图像识别或语言建模) 需要更多的数据。经验法则是具有模型参数的10-100倍的示例。 对于小规模的问题，几千个例子就足够了，尤其是像迁移学习这样的技术。