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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神经信息检索与传统信息检索有什么不同？
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在IR中，嵌入通常使用word2vec，GloVe或BE