对sklearn库中linear models模块里的线性模型的不同类型的方法优缺点与使用注意事项，进行一个简单的学习，与学习记录。

spark log4j.properties配置详解与实例文章出处#################################################################################①配置根Logger，其语法为：##log4j.rootLogger = [level],appenderName,appenderName2,...#level是日志记录

本文模型延续了prophet的可扩展，解释性强，与使用友好的优点，同时增加了神经网络部分（包括自回归网络与协变模块两种网络），与基于pytorch后端的实现可以随着深度学习算法的更新进行更新，这部分弥补了prophet模型对上下文信息利用的缺失（通常对近期未来预测有重要作用，非线性动态拟合差，以及prophet基于stan（统计概率编程语言）实现难以与深度学习模型进行结合以及更新扩展的问题。