ARIMA模型有几个局限性，首先是假设数据中的线性关系。他们努力捕捉现实世界数据集中常见的复杂非线性模式，例如受市场情绪影响的股票价格或受不可预测事件影响的需求。ARIMA对于具有明显线性趋势和季节性的数据集最有效。另一个限制是对平稳性的要求。时间序列数据通常表现出趋势或季节性，在应用ARIMA之前需要进行差异化或季节性调整等预处理。虽然这可以确保模型正常工作，但它可能很耗时，并且可能并不总是产生真正的平稳序列。ARIMA还需要手动选择或微调参数 (p，d，q)，这可能具有挑战性。尽管像auto_arima这样的工具可以自动执行此过程，但它们可能并不总是提供最佳结果。此外，ARIMA不能很好地处理缺失值，并且其预测范围有限; 随着范围的扩展，预测变得不那么准确，因此不适合长期预测。
时间序列分析中的自相关是什么？
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数据治理框架的主要组成部分有哪些？
数据治理框架由几个关键组成部分构成，这些部分共同作用以确保组织内数据的适当管理和使用。主要组成部分包括数据政策、数据管理和数据架构。这些元素有助于维护数据质量、安全性以及与法规的合规性。
首先，数据政策概述了关于数据管理的规则和标准。这些
边缘人工智能是如何在实时健康监测系统中使用的？
“边缘人工智能越来越多地应用于实时健康监测系统，以提升患者护理并促进及时干预。这项技术使得数据可以在数据生成的源头或其附近进行处理，通常指监测设备或可穿戴设备本身。通过在本地分析数据，而不是依赖云端处理，边缘人工智能减少了延迟，确保心率、血
Matlab计算机视觉可以用于大规模产品吗？
是的，自动驾驶汽车有时会使用OpenCV作为其视觉软件的一部分，特别是在原型设计或更简单的任务中。OpenCV是一个开源库，提供用于图像处理、对象检测和计算机视觉算法的工具。
在生产系统中，TensorFlow或PyTorch等更专业的框