为ARIMA模型选择参数涉及通过分析和测试的组合来确定p、d和q。首先确定是否需要差分 (d) 来使时间序列平稳。像增广Dickey-Fuller (ADF) 测试一样执行单位根测试，如果p值很高，则应用差分直到序列达到平稳性。非平稳序列可能导致不准确的预测。接下来，通过检查自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图来识别p (AR阶) 和q (MA阶)。例如，在滞后k之后截止的PACF图表示AR(k) 过程，而截止的ACF图表示MA过程。试错法也可以帮助微调这些参数。网格搜索和信息标准等工具，如AIC (Akaike信息标准) 或BIC (贝叶斯信息标准)，有助于评估具有不同参数的模型。使用这些来平衡模型的复杂性和准确性。像Python的statsmodels这样的现代库通过auto_arima这样的内置函数简化了参数选择，该函数自动测试p，d和q的组合。
时间序列分解是如何工作的？
继续阅读
云计算和本地解决方案之间有哪些区别？
云计算和本地解决方案在基础设施、维护和可扩展性方面有显著差异。在云计算中，像服务器、存储和应用程序等资源由第三方服务提供商在外部托管。这意味着开发人员可以通过互联网访问这些资源，通常按使用量付费。另一方面，本地解决方案要求组织维护自己的物理
数据治理工具是什么？
"数据治理工具是旨在帮助组织有效管理其数据资产的软件解决方案。这些工具提供框架和流程，以确保数据的准确性、一致性、安全性，以及符合相关法规。数据治理工具的关键功能包括数据质量管理、数据溯源跟踪、访问控制和政策执行。通过实施这些工具，组织可以
正则化在神经网络中是如何工作的？
预训练的神经网络库提供现成的模型，节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。