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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少样本学习的局限性有哪些？
Zero-shot learning (ZSL) 是指机器学习模型在训练过程中识别和分类对象或执行从未见过的任务的能力。这在某些类或任务的带注释的训练数据稀缺或难以获得的情况下特别有用。zero-shot learning不仅仅依赖于标记的
嵌入如何影响检索准确性？
“嵌入在提高检索准确性方面发挥着至关重要的作用，它通过将数据转化为捕捉其语义意义的向量表示。通过将文本、图像或其他形式的数据转换为这些数值格式，嵌入使得更有效的比较和相似性计算成为可能。例如，在搜索与特定主题相关的文档时，嵌入帮助系统理解整
在SQL中，OLTP和OLAP有什么区别？
"OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）是两种用于数据管理的系统，服务于不同的目的。OLTP旨在管理日常交易数据，支持实时操作，并允许快速的插入、更新和删除操作。该系统针对影响单条记录或小数据集的高量短小查询进行了优化，例如处理