SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模,但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式,例如每天,每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增加了季节性参数。SARIMA包括P,D,Q和m,以表示ARIMA的p,d和q参数的季节性对应物以及季节性 (m) 的周期性。例如,每月销售数据的SARIMA模型可能会考虑每12个月重复的模式。通过直接解决季节性问题,SARIMA避免了对ARIMA中通常需要的季节性差异等预处理步骤的需求。这使得SARIMA更适合具有明确季节性成分的数据集,例如零售销售或能源消耗。但是,与ARIMA一样,SARIMA仅限于线性关系,并且在较高的季节性订单下可能会变得计算密集。
什么是偏自相关,它与自相关有什么不同?

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多模态搜索中嵌入的未来是什么?
嵌入和one-hot编码都是表示分类数据的方法,但它们在表示信息的方式上有很大不同。
One-hot编码创建一个向量,其长度与可能的类别数量相同,其中每个类别由设置为1的唯一位置表示,其他所有位置均设置为0。例如,在三类系统 (“猫”,“
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深度学习有效地处理非结构化数据,这些数据格式包括图像、文本、音频和视频。与能够轻松组织成行和列的结构化数据不同,非结构化数据没有预定义的格式,分析起来可能更加复杂。深度学习模型,特别是神经网络,旨在从数据本身自动学习表示,使其非常适合处理这
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“嵌入空间在图像搜索中扮演着至关重要的角色,因为它提供了一种结构化的方式,将图像以计算机能够理解的数值格式表示。在其核心,嵌入空间是一个多维向量空间,每个图像都被表示为一个向量。这使得系统能够根据图像的特征(如颜色、形状或纹理)量化图像之间