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
可用于联邦学习的框架有哪些？
“联邦学习是一种允许在多个去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化的方法。为方便这种学习类型，已经开发了多个框架，使开发人员能够更加轻松地实现联邦系统。一些受欢迎的框架包括 TensorFlow Federated、PyS
如何使用分析工具监控关键指标？
要使用分析工具监控关键指标，首先要确定哪些指标对您的特定项目或业务目标重要。这可能包括用户参与度、转化率或系统性能。一旦明确了您的目标，就可以选择合适的分析工具来满足您的需求。像 Google Analytics、Mixpanel 或使用
什么是无服务器后端？
无服务器后台指的是一种云计算模型，开发者可以在不管理服务器的情况下构建和运行应用程序。在这种设置中，后台服务托管在云提供商上，并自动为您处理基础设施。这意味着开发者可以专注于编写代码，而不必担心服务器的配置、维护、扩展或负载均衡。您可以简单