在这篇文章中，我将介绍有关深度学习的东西，主要是它与神经网络的关系、目前主要的网络有哪些，以及加深神经网络的意义等。

SARIMAX（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors）模型是一种在时间序列预测中经常使用的模型，而自回归模型（AR）则是其基础，所以这篇文章将介绍AR有关的内容，以为之后SARIMAX模型的介绍做准备，关于这篇文章将介绍三两部分内容，分别是AR的概念、AR在具体实例中的运用过程。

量子计算是计算机领域当前新兴技术之一，它依靠许多量子力学有关知识。费曼说过：“如果一个人认为他明白了什么是量子力学，那么他对于量子力学其实一无所知。”但所幸，如果我们要进行量子计算与量子编程的话并不需要太多太高深的量子力学有关的知识。而这篇文章我将介绍量子力学中基础的知识。

在这篇文章中，我将介绍“交叉验证”这一评估泛化性能的统计学方法，它比起单次划分训练集与测试集的方法更稳定与全面。首先我会简单介绍它的概念，然后是分层k折交叉验证和其他策略，最后是一些代码实现。

这篇文章主要是关于KNN算法的一些简单介绍，包括它的算法主要思想、算法完整代码、算法流程图以及算法的引用数据集的说明。

在这篇文章中我将介绍有关降维的一些东西，其中包括一些常见降维方法的概念、用途、优缺点以及python代码。

在时间序列预测中，最简单的模型就是基线模型，在这篇文章中我就将简单介绍下几种基线模型，具体包括基本概念、简单实践等。

在深度学习（DL）中经常会用到卷积神经网络，在这篇文章中，就将介绍卷积神经网络，具体包括其概念、卷积的含义、整个神经网络运作的过程以及卷积神经网络中的误差反向传播。

在之前的文章中，我有介绍过梯度下降算法，即SGD算法，所以这里引用《Deep Learning from Scrach》（斋藤康毅著）一书中的描述，即随机梯度下降就像蒙住了眼睛的旅行家下山，它可以根据哪里坡度大而选择走那条路以到达最低点。如果用公式表示就是：其中就是需要更新的参数，而自然就是学习率。

在这篇文章中，我将介绍有关深度学习的东西，主要是它与神经网络的关系、目前主要的网络有哪些，以及加深神经网络的意义等。