差分是一种通过消除趋势或季节性来使时间序列平稳的技术。它涉及从前一个观察值中减去一个观察值。例如，如果原始级数为 [100，120，130，150]，则第一差分级数变为 [20，10，20]。这个过程是应用像ARIMA这样需要平稳性的模型的关键。平稳性意味着时间序列在时间上具有恒定的均值，方差和自相关性。许多真实世界的数据集，如销售或温度数据，都有需要差异来稳定它们的趋势。没有平稳性，模型预测可能不准确。差分可以应用多次，但应避免过度差分，因为它会将噪声引入数据。检查绘图或执行诸如Augmented dickey-fuller (ADF) 测试之类的统计测试可以帮助确认差异是否足够。例如，显示下降趋势的时间序列可能需要一阶差分，而季节性模式可能需要季节性差分。
加法和乘法时间序列模型之间有什么区别？
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什么是无模型和基于模型的强化学习方法？
强化学习中的策略梯度法是一种方法，其中代理直接学习策略，而不是学习值函数。该策略由给定状态下动作的概率分布表示，目标是找到该分布的参数以最大化预期奖励。
在策略梯度方法中，使用神经网络对策略进行参数化。代理人根据策略采取行动，并使用梯度上
在自然语言处理（NLP）中，零-shot学习是什么？
注意机制允许llm在处理文本时专注于输入的最相关部分。它们通过为序列中的不同标记分配权重来工作，指示它们相对于任务的重要性。例如，在句子 “猫坐在垫子上，它发出咕噜声” 中，注意机制帮助模型将 “它” 与 “猫” 联系起来。
自我关注是变
计算机视觉是什么，它在人工智能中是如何被使用的？
计算机视觉中的面部识别是一种通过分析和比较基于面部特征的模式来识别或验证人的身份的技术。该过程涉及检测图像或视频中的人脸，提取相关特征，并将其与存储的数据库进行比较以找到匹配项。关键步骤包括面部检测 (定位图像中的面部) 、特征提取 (捕获