回答編集履歴
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追記
test
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気温のような時系列データの場合は、「過去数回の情報」によって「次の情報(気温)]が分かる…というような捉え方をすることがあります。手法はいろいろありますが、
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・ ユニグラム・バイグラム の考え方 [機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと](http://qiita.com/puriketu99/items/c519a95c0b16ea63c1ac)
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・ ユニグラム・バイグラム の考え方 [機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと](http://qiita.com/puriketu99/items/c519a95c0b16ea63c1ac) (キーワード bi-gram, n-gram)
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・ ARIMA モデル等 [時系列解析_理論編](http://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%A7%A3%E6%9E%90_%E7%90%86%E8%AB%96%E7%B7%A8/)
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・HMM, CRF 等の「状態」と「出力」を考えるモデル
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・HMM, CRF 等の「状態」と「出力」を考えるモデル (HMM が学びやすいかな)
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等が、良く出てくる例でしょうか。(まだまだ、あります)
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ARIMA モデルなどは、R で手軽に利用できます。詳しく知りたければコメント下さい。
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微妙な偏りのあるデータなら、自分は n-gram か、HMM でモデル化しますね。
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