【数据清洗】

异常检测

孤立森林（Isolation Forest）从原理到实践
效果评估：F-score
【1】保护隐私的时间序列异常检测架构

概率后缀树 PST – （异常检测）

【1】 UEBA架构设计之路5：概率后缀树模型
【2】基于深度模型的日志序列异常检测
【3】史上最全异常检测算法概述

后缀树 – （最长公共子串）

【1】【1】【1】【1】【1】后缀树 - 字符串问题
【2】后缀树应用5 – 最长的公共子字符串
【2】【2】后缀树构造、C++代码
【3】 python库 suffix_tree

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风控

【1】风控策略产品经理：案例蚂蚁金服-支付宝的风控策略（浅析）

一致性检测

【1】【推荐】样本/数据一致性检验的方法：Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数
【2】一致性检验 Kappa、Kendell
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冲突识别

【时间序列预测分析】

AR / MA / ARMA / GARCH 模型

AR模型：自回归模型，是一种线性模型.AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。
MA模型：移动平均法模型，其中使用趋势移动平均法建立直线趋势的预测模型。
ARMA模型：自回归滑动平均模型，拟合较高阶模型。模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。
GARCH模型：广义回归模型，是ARCH模型的拓展，对误差的方差建模，适用于波动性的分析和预测。

SARIMA 模型 (seasonal ARIMA)

用Python预测「周期性时间序列」的正确姿势
SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码：模型定阶枚举法

Python - 时序

pandas处理时间序列（2）：DatetimeIndex、索引和选择、含有重复索引的时间序列、日期范围与频率和移位、时间区间和区间算术
seasonal_order定阶

【A/B 实验】

【1】干货！22道AB实验面试题，涵盖95%常考知识点『中篇』

累计去重口径

Q：在进行AB实验评估时，选择指标的「累计去重口径」还是「非累计去重口径」更为科学呢？
A：答案是「累计去重口径」，在分组用户均衡的情况下，累计去重口径可以保证样本量的均衡，不会受到实验策略对留存的干扰，避免用户出现有偏的情况。

举个例子：
第一日来了100个用户，第二日来了100个用户，两日中有50个用户是重复的。
两日累计去重口径用户数 = 100+100-50=150
两日非累计去重口径用户数 = 100+100=200人。
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实验周期的确定

最小样本量 = 每天进入实验的样本量 × 实验天数
= （实验层的总流量 × 实验流量占比） × 实验天数

在实际的业务操作过程当中，业务都存在一些效应，例如新奇效应、改变厌恶等等，另外我们也需要考虑一个完整的业务周期，因为就大多数APP而言，周中和周末的人群行为表现是存在差异的，因此我们一般会尽量通过调整实验流量配比来满足7天的实验天数。

第八章【集成学习】

【1】

1. （串行 - 偏差）【Boosting算法】 – Adaboost

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boosting的算法过程如下：

对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。

进行迭代的过程中，每一步迭代都是一个弱分类器。我们需要用某种策略将其组合，作为最终模型。（例如AdaBoost给每个弱分类器一个权值，将其线性组合最为最终分类器。误差越小的弱分类器，权值越大）

2. （并行 - 方差）【Bagging算法】

【1】【2】
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bagging的算法过程如下：

从原始样本集中使用Bootstraping方法(自助法，是一种有放回的抽样方法)随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）

对于k个训练集，我们训练k个模型。（这k个模型可以根据具体问题而定，比如决策树等）

对于分类问题：由投票表决产生分类结果；对于回归问题：由k个模型预测结果的均值作为最后预测结果。（所有模型的重要性相同）

随机森林

优点

1）训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势。个人觉得这是的最主要的优点。

2）由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。

3）在训练后，可以给出各个特征对于输出的重要性

4）由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强。

5）相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT， RF实现比较简单。

6）对部分特征缺失不敏感。

缺点

1）在某些噪音比较大的样本集上，RF模型容易陷入过拟合。

2) 取值划分比较多的特征容易对RF的决策产生更大的影响，从而影响拟合的模型的效果。

3. Adaboost & Bagging 区别

1）样本选择：
Bagging采用的是Bootstrap随机有放回抽样；
Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重。

2）样本权重：
Bagging使用的是均匀取样，每个样本权重相等；
Boosting根据错误率调整样本权重，错误率越大的样本权重越大。

3）预测函数：
Bagging所有的预测函数的权重相等；
Boosting中误差越小的预测函数其权重越大。

4）并行计算：
Bagging各个预测函数可以并行生成，不存在强依赖关系；
Boosting各个预测函数必须按顺序迭代生成，存在强依赖关系。

5）计算效果：
Bagging主要减小了variance，Boosting主要减小了bias，而这种差异直接推动结合二者的MultiBoosting的诞生

下面是将决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：
1）Bagging + 决策树 = 随机森林
2）AdaBoost + 决策树 = 提升树
3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT

*）GBDT vs XGBoost （eXtreme Gradient Boosting）极致梯度提升：基本思想相同，但是XGBoost做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。
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第九章【高斯过程】

【1】
【2】

第十章【半监督学习】

1. 协同训练（多视图半监督）

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2. 图 · 半监督

3. 半监督SVM

【1】【2】

直推式支持向量机「TSVM」与半监督支持向量机「S3VM」：

S3VM 基于聚类假设，试图通过探索未标记数据来规范、调整决策边界，为了利用未标记的数据，则需要在现有的支持向量机「SVM」上，增加两个对未标记的数据点限制。
TSVM 主要用于二分类问题，其试图考虑对未标记样本进行可能的标记指标（Label Assignment），即尝试将每个未标记样本分别作为正例或反例，并在对应的结果中寻求间隔最大化的划分超平面