ARIMA模型 (自回归积分移动平均) 是一种用于时间序列预测的流行统计方法。它结合了三个关键组成部分 :( 1) 自回归 (AR),它使用观察值与其过去值之间的关系; (2) 差分 (I),通过消除趋势或季节性使时间序列平稳; (3) 移动平均 (MA),它对观测值与移动平均模型的残差之间的关系进行建模。这些组件一起允许ARIMA捕获时间序列中的模式和随机性。例如,ARIMA通常用于根据历史数据预测销售,股票价格或能源使用情况。ARIMA模型要求时间序列是平稳的。平稳序列随时间具有恒定的均值、方差和自相关。如果该系列不是平稳的,则应用差分来对其进行变换。ARIMA由三个参数定义 :( p,d,q),其中p是AR部分的阶数,d是差分的程度,q是MA部分的阶数。正确选择这些参数对于创建准确的模型至关重要。ARIMA是通用的,但假设数据中的线性关系。对于更复杂的数据集,像SARIMA (季节性ARIMA) 这样的扩展处理季节性,而ARIMA与机器学习相结合可以解决非线性模式。这种适应性使得ARIMA广泛应用于许多行业。
时间序列建模中的残差是什么?

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为什么嵌入(embeddings)重要?
是的,嵌入可用于多模态数据,多模态数据是指来自不同模态或来源的数据,如文本、图像、音频和视频。多模态嵌入将这些不同类型的数据集成到一个共享的向量空间中,允许模型同时基于来自多个模态的数据进行处理和预测。
例如,在多模式搜索系统中,用户可以
API在无服务器架构中的作用是什么?
API在无服务器架构中发挥着至关重要的作用,它能够实现不同服务和应用之间的通信。在无服务器环境中,应用程序通常被拆分为小而独立的函数,这些函数执行特定的任务。这些函数根据事件的发生(如HTTP请求或来自队列的消息)被执行。API作为访问这些
CaaS是如何处理容器升级的?
“容器即服务(CaaS)简化了对容器化应用的管理,包括升级处理。在升级容器时,CaaS平台通常提供有序的工作流程,使开发人员能够以最小的干扰应用更新。这个过程通常涉及定义一个新的容器镜像版本,其中包含必要的更改或改进,然后通过CaaS界面或