模式識別
模式識別
模式識別是算法學習如何在數據中找到可持續結構的領域：類，集群，重復形式，動機和依賴性。目的是自動識別「語義模式」，並使用它們進行預測，查找相似性，段檢測和決策。
1）任務設置
分類：將對象歸類為類（frod/not frod,事件類型）。
多項式/多項式分類：同時進行多個類別。
聚類和細分：無標簽分組，選擇異常/利基組。
排名/搜索相似性：按相關性，鄰裏鄰居排序。
結構分割：標記對象的各個部分（圖像、日誌記錄、會話）。
序列識別：時間序列/日誌/文本的標簽。
提取規則和圖案：頻繁的集/序列，關聯規則。
圖形任務：節點/邊緣分類，社區發現。
- 監管（有標簽），不可靠（聚類/規則），半監管（偽度量），自學（自我維持：contrastive/增強）。
2）數據和視圖
表格：數字和分類特征；互動、窗口統計數據。
時間序列/事件標記：瀉湖，趨勢，季節性，DTW特征，光譜特征。
文字：令牌/語音（Bag-of-Words，TF-IDF，word2vec/fastText，BERT語音），n-gram，關鍵短語。
圖像/音頻：頻譜/粉筆字體，本地描述符（SIFT/HOG），CNN的全局數據。
圖：鄰接矩陣，node2vec/DeepWalk，GNN-embeddings。
多重模式：結合栓塞（後期/早期融合），跨度。
關鍵原則是：點對點正確性，不泄露未來，標準化/自動滑行，類別編碼（單熱點/目標/哈希），整潔的通行證和排放處理。
3）方法
3.1經典統計和度量
線性模型：具有正則化的物流/線性回歸（L1/L2/Elastic Net）。
近鄰方法：kNN，球樹/FAISS進行栓塞搜索。
SVM/內核方法：RBF/多項式內核，單類SVM（用於「規範」）。
幼稚的貝葉斯/混合體：文本/類別的快速貝司線。
尺寸降低：PCA/ICA/t-SNE/UMAP用於成像和後處理。
3.2樹木和合奏
Random Forest, Gradient Boosting （XGBoost/LightGBM/CatBoost）：對混合型幻燈片有抵抗力的強力臺面具有重要意義。
分組/分組：來自異構模型的合奏。
3.3按模式劃分的神經網絡
序列：RNN/LSTM/GRU，Temporal Convolutional Networks，Transformers（包括長行）。
計算機視覺：CNN/ResNet/ConvNeXt，Vision Transformer；檢測/分段（Faster/Mask R-CNN, U-Net）。
文本：僅限編碼（BERT類），編碼-解碼器（T5），分類/排名/NER。
圖：用於結構模式的GCN/GAT/GraphSAGE。
3.4模式采礦和規則
常見集/序列：Apriori/Eclat，FP-Growth，PrefixSpan。
關聯規則：支持/lift/confidence；按業務成本過濾。
時間序列圖案/模板：Matrix Profile，SAX，按模式更改進行細分。
4）驗證和實驗
拆分：i.i.d.用於固定數據的K-fold；用於序列的temporal CV/滾動 windows。
分層和分組：控制用戶/會議/活動之間的泄漏。
超時測試：「未來」時期的最終驗證。
Beizlines：天真的規則，頻率預測，簡單的記錄/GBM。
5）質量指標
分類：accuracy（在平衡下），ROC-AUC，PR-AUC在稀有類別中，logloss，F1，precision/recall@k，NDCG/Lift進行排名。
聚類：silhouette，Davies-Bouldin，Calinski-Harabasz；外部-具有「黃金標準」的ARI/NMI。
圖像上的細分：IoU/Dice。
序列/NER：token -/entity-level F1；用於在線識別的時間到第一修正。
業務指標：增量利潤,減少手動負載,加工速度。
6）可解釋性和可信性
全球：重要性（gain/permutation），PDP/ICE，SHAP-summary。
本地：SHAP/LIME/Anchors解釋特定解決方案。
對於規則：透明度量（支持/lift）,規則沖突,覆蓋範圍。
Embeddings可視化：用於模式和群集的「地圖」的UMAP/t-SNE。
7）數據的可持續性和質量
健壯性：可持續滑板（median/MAD），風格化，排放保護。
漂移：分布監測（PSI/JS/KL），目標漂移和幻影，定期重新校準。
公平性：按段比較錯誤，FPR/TPR限制，bias-skill。
私有性/合規性：字段最小化、別名化、角色訪問。
8）管道（從數據到生產）
1.定義任務和KPI（以及「黃金」驗證腳本）。
2.數據收集/準備：圖形、重復數據消除、臨時區域、聚合和栓塞。
3.Beislines： 簡單的規則/定義/GBM；sanity-checks.
4.豐富的表示： 領域特征,模態栓塞,功能商店.
5.學習和選擇：網格/貝葉斯優化，提前停止，交叉驗證。
6.校準和閾值：Platt/isotonic，按業務成本選擇閾值。
7.Deploy：REST/gRPC batch/在線；文物和方案的轉換。
8.監視：質量（ML指標+業務），分銷，延遲；Alertes和Runibucs。
9.Retrening：時間表/漂移事件；A/B/金絲雀發行。
9）實用場景模式
額定值和風險計分（牌匾）：GBM/stacking →添加圖形特征（設備/卡鏈接）和GNN；嚴格的latency限制；PR- AUC/recall@FPR≤x%的優化。
個性化和內容（排名）：訓練有素的用戶/對象embedding+二進制點擊信號；loss: pairwise/listwise;在線更新。
Logs/序列分析：TCN/Transformer，在燒結上相互關聯的自我維持；基序檢測和模式變化。
文本意圖/主題識別：BERT類，精細調音；通過關鍵令牌/態度進行解釋。
圖片/視頻（質量控制/事件）：缺陷分類、本地化（Grad-CAM/Mask R-CNN）、物聯網指標和升級規則。
圖（社區/欺詐鏈）：GNN+圖異常啟發式方法（degree/triangles/-系數）。
10）模型選擇： 簡單的決策矩陣
11）減少誤差和透支的方法
正則化（L1/L2/dropout），提前停止，數據增強和mixup/cutout（用於CV/音頻）。
泄漏控制：嚴格的臨時拆分，分組切割，「凍結」栓塞以進行驗證。
概率校準和業務限制下的穩定閾值。
Ensembling/Model soup用於剪切穩定性。
12）發行前的支票清單
- 正確拆分（temporal/group）,無泄漏
- OOT窗口和關鍵段上的穩定度量
- 概率校準；定義閾值/海岸矩陣
- 建立SLO：質量，延遲，可用性
- 地獄日誌,工件版本,數據合同
- Retrening計劃和退化戰略（後退）
- 文檔和Runibooks （RCA,錯誤,升級路徑）
迷你詞匯表
模式挖掘：查找常見集合/序列。
Embedding：對象的矢量表示,保留語義/相似性。
相反的學習：將相似的例子融合在一起並分裂「不同的」的學習。
Silhouette/NMI/ARI：聚類質量指標。
IoU/Dice：細分質量指標。
底線
模式識別不僅是「模型X」的選擇，而且是表示，正確驗證和操作周期的學科。強大的視圖（fici/embeddings），可持續的徽章（GBM/SVM/簡單的 CNN），高質量的拆分和嚴格的銷售監控提供了最大的回報。僅當通過ML和業務指標帶來可衡量的收益時，才添加復雜性（深層體系結構，多模式性，圖形）。