【日积月累】 梯度下降法是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习中。其基本思想是通过迭代沿着目标函数梯度的反方向移动，以逼近函数的最小值。梯度下降法有多种变种，如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，分别适用于不同规模的数据集。尽管梯度下降法简单易实现，但需要合理调整学习率以避免陷入局部最优解。它在线性回归、逻辑回归和神经网络的训练中发挥了重要作用。

【日积月累】 在这篇博客中，我们深入探讨了时间序列预测的基本概念和方法，涵盖了从单变量到多变量的预测技术。文章详细介绍了循环神经网络、一维卷积神经网络、Transformer、自回归模型等方法如何应用于时间序列预测，并分析了这些方法在不同预测任务中的适用性。此外，文章还强调了数据预处理和特征工程在提高预测准确性中的重要性，并介绍了一些常见的时间序列预测应用领域。