神经网络在机器学习中至关重要，因为它们擅长解决传统算法难以解决的复杂问题。它们能够从原始数据中学习分层表示，使其对图像、文本和音频等非结构化数据非常有效。与基于规则的系统不同，神经网络可以从示例中概括出来，从而实现图像识别，语言翻译和语音处理等任务。它们的灵活性和可扩展性使它们能够适应广泛的应用，从预测股票价格到自动驾驶。
哪种机器学习技术最适合分类？
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时间序列中的移动平均是什么？
时间序列分析中的季节分解技术是用于将时间序列分解为其基本组成部分的方法: 趋势，季节性和残差 (或噪声)。这些技术的目标是隔离和更好地理解数据中的底层模式。趋势是指序列中的长期运动，季节性捕获固定间隔的重复模式 (如每月销售峰值)，而残差是
在关系数据库中，外键级联是什么？
外键级联是关系数据库中的一个特性，有助于维护当两个表通过外键关系连接时的引用完整性。当定义外键约束时，它指定一个表（子表）引用另一个表（父表）中的主键。级联外键操作允许在父表中所做的更改自动反映在子表中，特别是在更新和删除操作时。这一功能确
文档数据库如何处理多租户？
文档数据库通过提供结构化的方式来管理同一数据库环境中多个客户的数据，从而处理多租户（Multi-Tenancy）问题。多租户意味着单个软件应用实例为多个客户或“租户”服务，同时保持他们的数据隔离和安全。文档数据库主要通过使用独立集合、带有租