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联邦学习如何应用于金融服务？
联邦学习是一种机器学习方法，使多个机构，如银行和金融服务公司，能够在保持数据安全和隐私的前提下，协作建立共享模型。与将所有数据集中在一个地方不同，每个机构使用自己的本地数据训练模型。该方法的主要好处在于敏感的客户信息不会离开其原始来源，从而
数据增强是如何处理稀有类别的？
“数据扩增是一种通过人为扩展训练数据集的大小和多样性来改善机器学习模型的技术。在处理稀有类别时，数据扩增可以帮助解决常见类别与不常见类别之间的不平衡。通过创建代表这些稀有类别的新样本，数据扩增使模型能够更有效地从中学习，从而提升在推断过程中
时间序列中的季节性是什么？它为何重要？
处理时间序列中的缺失数据对于保持分析的完整性和准确性至关重要。一种常见的方法是插值，您可以根据周围的数据点估计缺失值。例如，如果您有每日销售数据的时间序列，并且缺少特定日期的值，则可以使用相邻日期的销售数字来填补该空白。线性插值是一种简单的