【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】 时间序列预测是一项核心技术，广泛应用于金融市场、气象预报等领域。其基本概念涉及对时间序列数据的分析，以预测未来趋势。时间序列数据具有趋势、季节性等特性，预处理步骤如处理缺失值和去噪是关键。特征工程在时间序列预测中也很重要，包括滞后特征和滑动窗口统计。常见方法有移动平均、指数平滑等。时间序列预测在金融、销售等领域发挥重要作用，面临的挑战包括数据非平稳性和噪声处理。