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基于自编码器的异常检测是什么？
基于自编码器的异常检测是一种用于识别数据中异常模式或离群点的技术。自编码器是一种神经网络，旨在通过将输入数据压缩到低维空间并再将其重构，从而学习输入数据的有效表示。在异常检测中，主要思想是使用被认为是正常的数据来训练自编码器。一旦模型训练完
时间序列分析中的ARIMA模型是什么？
识别最佳滞后涉及分析过去的值如何影响当前数据。自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图是用于此目的的常用工具。ACF显示了不同滞后的相关性，而PACF则隔离了每个滞后的影响。这些图中的显著峰值表示要包括在模型中的潜在滞后。
异常检测如何改善业务预测？
异常检测在改善商业预测中发挥着重要作用，因为它能够识别数据中不寻常的模式，这些模式可能指示潜在的问题或机会。当企业分析历史数据以进行预测时，他们依赖于模式和趋势。异常检测帮助找到偏离这些既定趋势的数据点，使企业能够相应地调整预测。通过识别这