模式识别
模式识别
模式识别是算法学习如何在数据中找到可持续结构的领域：类，集群，重复形式，动机和依赖性。目的是自动识别"语义模式"，并使用它们进行预测，查找相似性，段检测和决策。
1）任务设置
分类：将对象归类为类（frod/not frod,事件类型）。
多项式/多项式分类：同时进行多个类别。
聚类和细分：无标签分组，选择异常/利基组。
排名/搜索相似性：按相关性，邻里邻居排序。
结构分割：标记对象的各个部分（图像、日志记录、会话）。
序列识别：时间序列/日志/文本的标签。
提取规则和图案：频繁的集/序列，关联规则。
图形任务：节点/边缘分类，社区发现。
- 监管（有标签），不可靠（聚类/规则），半监管（伪度量），自学（自我维持：contrastive/增强）。
2）数据和视图
表格：数字和分类特征；互动、窗口统计数据。
时间序列/事件标记：泻湖，趋势，季节性，DTW特征，光谱特征。
文字：令牌/语音（Bag-of-Words，TF-IDF，word2vec/fastText，BERT语音），n-gram，关键短语。
图像/音频：频谱/粉笔字体，本地描述符（SIFT/HOG），CNN的全局数据。
图：邻接矩阵，node2vec/DeepWalk，GNN-embeddings。
多重模式：结合栓塞（后期/早期融合），跨度。
关键原则是：点对点正确性，不泄露未来，标准化/自动滑行，类别编码（单热点/目标/哈希），整洁的通行证和排放处理。
3）方法
3.1经典统计和度量
线性模型：具有正则化的物流/线性回归（L1/L2/Elastic Net）。
近邻方法：kNN，球树/FAISS进行栓塞搜索。
SVM/内核方法：RBF/多项式内核，单类SVM（用于"规范"）。
幼稚的贝叶斯/混合体：文本/类别的快速贝司线。
尺寸降低：PCA/ICA/t-SNE/UMAP用于成像和后处理。
3.2树木和合奏
Random Forest, Gradient Boosting （XGBoost/LightGBM/CatBoost）：对溷合型幻灯片有抵抗力的强力台面具有重要意义。
分组/分组：来自异构模型的合奏。
3.3按模式划分的神经网络
序列：RNN/LSTM/GRU，Temporal Convolutional Networks，Transformers（包括长行）。
计算机视觉：CNN/ResNet/ConvNeXt，Vision Transformer；检测/分段（Faster/Mask R-CNN, U-Net）。
文本：仅限编码（BERT类），编码-解码器（T5），分类/排名/NER。
图：用于结构模式的GCN/GAT/GraphSAGE。
3.4模式采矿和规则
常见集/序列：Apriori/Eclat，FP-Growth，PrefixSpan。
关联规则：支持/lift/confidence；按业务成本过滤。
时间序列图案/模板：Matrix Profile，SAX，按模式更改进行细分。
4）验证和实验
拆分：i.i.d.用于固定数据的K-fold；用于序列的temporal CV/滚动 windows。
分层和分组：控制用户/会议/活动之间的泄漏。
超时测试："未来"时期的最终验证。
Beizlines：天真的规则，频率预测，简单的记录/GBM。
5）质量指标
分类：accuracy（在平衡下），ROC-AUC，PR-AUC在稀有类别中，logloss，F1，precision/recall@k，NDCG/Lift进行排名。
聚类：silhouette，Davies-Bouldin，Calinski-Harabasz；外部-具有"黄金标准"的ARI/NMI。
图像上的细分：IoU/Dice。
序列/NER：token -/entity-level F1；用于在线识别的时间到第一修正。
业务指标：增量利润,减少手动负载,加工速度。
6）可解释性和可信性
全球：重要性（gain/permutation），PDP/ICE，SHAP-summary。
本地：SHAP/LIME/Anchors解释特定解决方案。
对于规则：透明度量（支持/lift）,规则冲突,覆盖范围。
Embeddings可视化：用于模式和群集的"地图"的UMAP/t-SNE。
7）数据的可持续性和质量
健壮性：可持续滑板（median/MAD），风格化，排放保护。
漂移：分布监测（PSI/JS/KL），目标漂移和幻影，定期重新校准。
公平性：按段比较错误，FPR/TPR限制，bias-skill。
私有性/合规性：字段最小化、别名化、角色访问。
8）管道（从数据到生产）
1.定义任务和KPI（以及"黄金"验证脚本）。
2.数据收集/准备：图形、重复数据消除、临时区域、聚合和栓塞。
3.Beislines： 简单的规则/定义/GBM；sanity-checks.
4.丰富的表示： 领域特征,模态栓塞,功能商店.
5.学习和选择：网格/贝叶斯优化，提前停止，交叉验证。
6.校准和阈值：Platt/isotonic，按业务成本选择阈值。
7.Deploy：REST/gRPC batch/在线；文物和方案的转换。
8.监视：质量（ML指标+业务），分销，延迟；Alertes和Runibucs。
9.Retrening：时间表/漂移事件；A/B/金丝雀发行。
9）实用场景模式
额定值和风险计分（牌匾）：GBM/stacking →添加图形特征（设备/卡链接）和GNN；严格的latency限制；PR- AUC/recall@FPR≤x%的优化。
个性化和内容（排名）：训练有素的用户/对象embedding+二进制点击信号；loss: pairwise/listwise;在线更新。
Logs/序列分析：TCN/Transformer，在烧结上相互关联的自我维持；基序检测和模式变化。
文本意图/主题识别：BERT类，精细调音；通过关键令牌/态度进行解释。
图片/视频（质量控制/事件）：缺陷分类、本地化（Grad-CAM/Mask R-CNN）、物联网指标和升级规则。
图（社区/欺诈链）：GNN+图异常启发式方法（degree/triangles/-系数）。
10）模型选择： 简单的决策矩阵
11）减少误差和透支的方法
正则化（L1/L2/dropout），提前停止，数据增强和mixup/cutout（用于CV/音频）。
泄漏控制：严格的临时拆分，分组切割，"冻结"栓塞以进行验证。
概率校准和业务限制下的稳定阈值。
Ensembling/Model soup用于剪切稳定性。
12）发行前的支票清单
- 正确拆分（temporal/group）,无泄漏
- OOT窗口和关键段上的稳定度量
- 概率校准；定义阈值/海岸矩阵
- 建立SLO：质量，延迟，可用性
- 地狱日志,工件版本,数据合同
- Retrening计划和退化战略（后退）
- 文档和Runibooks （RCA,错误,升级路径）
迷你词汇表
模式挖掘：查找常见集合/序列。
Embedding：对象的矢量表示,保留语义/相似性。
相反的学习：将相似的例子融合在一起并分裂"不同的"的学习。
Silhouette/NMI/ARI：聚类质量指标。
IoU/Dice：细分质量指标。
底线
模式识别不仅是"模型X"的选择，而且是表示，正确验证和操作周期的学科。强大的视图（fici/embeddings），可持续的徽章（GBM/SVM/简单的 CNN），高质量的拆分和严格的销售监控提供了最大的回报。仅当通过ML和业务指标带来可衡量的收益时，才添加复杂性（深层体系结构，多模式性，图形）。