​大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」读者参加面试，竟然在 LeNet 这个基础算法上被吊打~LeNet 确实经典，值得好好说道说道。

1.1 时间序列的定义时间序列是按照时间顺序记录的一系列数据点。常见的时间序列数据包括股票价格、温度记录、经济指标等。这些数据具有时间相关性，即前后数据点之间存在一定的依赖关系1.2 趋势的定义与分类趋势是时间序列数据中的一种长期变化模式。趋势可以是线性的，也可以是非线性的。上升趋势：数据点随时间增加而上升下降趋势：数据点随时间增加而下降平稳趋势：数据点随时间变化较小，保持稳定1.3 去趋势的基本

1.1 时间序列的定义时间序列是按照时间顺序记录的一系列数据点。常见的时间序列数据包括股票价格、温度记录、经济指标等。这些数据具有时间相关性，即前后数据点之间存在一定的依赖关系1.2 趋势的定义与分类趋势是时间序列数据中的一种长期变化模式。趋势可以是线性的，也可以是非线性的。上升趋势：数据点随时间增加而上升下降趋势：数据点随时间增加而下降平稳趋势：数据点随时间变化较小，保持稳定1.3 去趋势的基本

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」人工智能领域的权威吴恩达教授，在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文，概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识的必要性。这些算法包括线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树和k均值聚类算法，它们是机器学习进步的基石。本文将进一步探

多元线性回归是线性回归的扩展，适用于多个自变量预测一个因变量的情况。它通过寻找多个自变量与因变量之间的最佳拟合平面来进行预测。多元线性回归可以帮助我们理解多个因素对结果的综合影响。岭回归（Ridge Regression）是一种改进的线性回归方法，主要用于处理多重共线性的问题。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，使得回归系数尽量小，以此来减少模型的复杂度和过拟合风险。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是人工智能领域中一种重要的深度学习模型，被广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。它的出现标志着计算机视觉和模式识别领域的重大进步，也推动了人工智能技术的发展。在这个前言部分，我们将简要回顾卷积神经网络的发展历程，探讨它的重要性，并引入接下来文章的主题和目的。卷积神经网络的发展可以追溯到上世纪80年代，但直