“是的，数据增强确实可以在模型中造成偏差，尽管其主要目的是提高模型性能和泛化能力。数据增强通过对现有数据应用各种变换来人为扩展训练数据集。虽然这种做法可以通过让模型接触不同变体的输入数据来帮助其更好地学习，但它也可能无意中引入或放大原始数据

ARIMA模型代表自回归积分移动平均，是一种流行的统计方法，用于分析和预测时间序列数据。ARIMA模型的特征在于三个关键参数: p、d和q。这些参数中的每一个都捕获被分析的时间序列的不同方面。具体来说，p表示模型的自回归部分，d表示使时间序

机器学习在边缘人工智能应用中扮演着至关重要的角色，使设备能够在本地分析数据，而不依赖于云端资源。通过在边缘处理数据，这些应用能够做出更快的决策，减少延迟，并在网络连接有限或不存在时继续运行。这在需要实时响应的场景中尤为重要，例如自动驾驶汽车