平均绝对误差 (MAE) 是评估时间序列模型准确性的常用指标。它测量预测值和实际值之间的平均误差大小，提供了一种了解模型性能的简单方法。MAE的公式为 :( \ text{MAE} = \ frac{1}{n} \ sum_{i = 1 }^{ n}
Box-Jenkins 方法论在时间序列分析中是什么？
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与大语言模型（LLMs）相关的隐私风险有哪些？
稀疏技术通过减少模型中活动参数或操作的数量来改善llm，这在保持性能的同时降低了计算和内存成本。稀疏模型在计算期间仅激活其参数的子集，而不是处理每个输入的所有参数。这使得它们在训练和推理方面更有效。
像稀疏注意力这样的技术将计算工作集中在
少样本学习和零样本学习有什么不同？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种允许机器学习模型对他们在训练过程中从未遇到过的类进行预测的方法。零射击学习的主要好处之一是它能够概括不同类别的知识。这意味着开发人员可以在标记数据稀缺或模型构建后出现新类别的情况下部署
在应用自监督学习(SSL)于时间序列数据时面临哪些挑战？
"将半监督学习（SSL）应用于时间序列数据面临几项挑战。其中一个主要困难是时间序列数据本身的特性，它通常是顺序的并且依赖于先前的数据点。这种时间依赖性意味着任何模型都必须考虑数据随时间的变化，使得模型比静态数据集更复杂。例如，如果数据是金融