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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HNSW是什么？
文本语义搜索基于查询的含义来检索文档或内容，而不是依赖于精确的关键字匹配。它利用机器学习模型创建的嵌入，将文本的语义编码到向量中。比较这些向量以找到最相关的结果。
例如，如果用户搜索 “保持健康的方法”，语义搜索系统可能会检索有关运动，饮