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在选择零样本学习任务的模型时，关键考虑因素是什么？
Zero-shot learning (ZSL) 是机器学习中的一种方法，旨在识别对象或执行任务，而无需看到这些特定类的任何训练示例。这种方法在处理复杂的数据结构时特别有用，因为它通过语义信息 (例如属性或文本描述) 来利用已知和未知类之间
单变量时间序列和多变量时间序列之间的区别是什么？
Box-jenkins方法是构建ARIMA模型的系统过程。它包括三个主要步骤: 模型识别，参数估计和模型验证。这种结构化方法可确保生成的模型准确地捕获时间序列中的模式，同时最大程度地降低复杂性。在识别步骤中，分析时间序列以确定其平稳性和季节
组织如何在治理框架中处理数据所有权？
“组织通过建立明确的角色、责任和政策来管理数据所有权，这些政策规定了谁拥有、管理和使用数据。该框架通常包括识别数据管理员，他们负责数据的质量和完整性。组织内的每个数据资产都会分配给特定的个人或团队，以监督其管理。例如，销售团队可能拥有客户数