移动平均是一种用于通过计算定义窗口上的观测值平均值来平滑时间序列数据的技术。此方法有助于减少噪音并突出潜在趋势。例如，销售数据的5天移动平均值计算序列中每个点过去5天的平均销售额。有不同类型的移动平均线，如简单移动平均线 (SMA) 和加权移动平均线 (WMA)。SMA为窗口内的所有观测值分配相等的权重，而WMA为最近的观测值提供更多的权重，使其对变化的响应更快。这些技术用于了解趋势，而不会被短期波动分散注意力。在时间序列建模中，移动平均概念构成了ARIMA模型中MA分量的基础。与描述性移动平均线不同，该组件通过合并过去的预测误差来调整预测。例如，MA(1) 模型使用前一个时间步长的误差来校正预测，使其成为动态预测的重要工具。
如何为ARIMA模型选择参数？
继续阅读
深度学习的可解释人工智能方法有哪些？
“可解释人工智能（XAI）方法是旨在使复杂模型的决策过程对人类更易理解的深度学习技术。其目标是提供对这些模型如何得出预测的洞察，这对于建立信任、透明度以及遵循法规至关重要。由于深度学习模型通常被视为“黑箱”，XAI 方法旨在通过提供解释来弥
与SaaS相关的风险有哪些？
"SaaS（软件即服务）提供了许多优势，但也带来了相应的风险。其中一个显著的风险是安全性。当使用SaaS应用程序时，数据存储在供应商的服务器上，而不是本地计算机上。这种设置使敏感信息容易受到数据泄露、黑客攻击和未经授权访问的威胁。例如，如果
数据增强有哪些限制？
数据增强是一种通过人工扩展训练数据集规模来提高机器学习模型性能的宝贵技术。然而，它确实存在一些局限性。首先，增强数据的质量可能会因为所使用的技术而有很大差异。例如，旋转或翻转等技术可能会产生有用的变体，但涉及改变颜色或引入噪声的方法有时可能