符号计算

符号计算一直是计算数学的重要领域之一。在开源领域，Python 的 SymPy 就可以支持符号计算。在商业化领域，Maple，Matlab，Mathematica 都能够进行符号计算。它们不仅能够做简单的实数和复数加减乘除，还能够支持数学分析，线性代数，甚至各种各样的大学数学课程。

随着人工智能的进一步发展，深度学习不仅在图像识别，自然语言处理方向上发挥着自身的价值，还在各种各样的领域展示着自己的实用性。在 2019 年底，facebook 两位研究员在 arxiv 上挂出了一篇文章《Deep Learning for Symbolic Mathematics》，在符号计算方向上引入了深度学习的工具。

要想了解符号运算，就要先知道在计算机中，是怎么对数学公式进行表示的。较为常见的表达式形如：

在这里，数学表达式通常都会被表示成树的结构，其中树的内部节点是由算子（operator），函数（function）组成的，叶子节点由数字，变量，函数等组成。例如：

图 1 的三幅图分别对应着上面的三个数学表达式。

在 Python 的 SymPy 工具中，同样可以对数学公式进行展示。其表示方法就是用 sympy.srepr

>>> import sympy
>>> x, y = sympy.symbols("x y")
>>> expr = sympy.sin(x+y) + x**2 + 1/y - 10
>>> sympy.srepr(expr)
"Add(Pow(Symbol('x'), Integer(2)), sin(Add(Symbol('x'), Symbol('y'))), Integer(-10), Pow(Symbol('y'), Integer(-1)))"
>>> expr = sympy.sin(x*y)/2 - x**2 + 1/y
>>> sympy.srepr(expr)
"Add(Mul(Integer(-1), Pow(Symbol('x'), Integer(2))), Mul(Rational(1, 2), sin(Mul(Symbol('x'), Symbol('y')))), Pow(Symbol('y'), Integer(-1)))"

SymPy 的 srepr 函数的输出用树状结构来表示就是形如图 2 这种格式。叶子节点要么是 x，y 这种变量，要么是 -1 和 2 这种整数。对于一元函数而言，例如 sin 函数，就是对应唯一的一个叶子。对于二元函数而言，例如 pow，mul，add，则是对应两个叶子节点。

论文方案

在 Deep Learning for Symbolic Mathematics 这篇论文中，作者们的大致思路是分成以下几步的：

1. 生成数据；
2. 训练模型；
3. 预测结果；

第一步生成数据是为了让深度学习模型是大量的已知样本来做训练；第二步训练模型是用第一步的数据把端到端的深度学习模型进行训练；第三步预测结果是给一个函数或者一个微分方程，使用已经训练好的模型来预测结果，对预测出来的多个结果进行排序，选择最有可能的那个结果作为符号计算的值。

众所周知，深度学习的训练是依赖大量的样本数据的，那么要想用深度学习来解决符号计算的问题，就要解决样本少的问题。在这篇论文中，作者们把精力投入了三个领域，分别是：

1. 函数的积分；
2. 一阶常微分方程；
3. 二阶常微分方程。

在生成数据之前，作者们对数据的范围进行了必要的限制：

1. 数学表达式最多拥有 15 个内部节点；
2. 表示叶子节点的值只有 11 个，分别是变量 和 ；
3. 表示一元计算只有 15 个，分别是 , 。
4. 表示二元计算只有四个，分别是 +, -, *, /；

意思就是在这个有限的范围内去生成深度学习所需要的数据集。

积分数据的生成

在微积分里面，积分指的是求导的逆运算，那么形如 的表达式就可以作为深度学习的积分训练数据。生成积分的话其实有多种方法：

第一种方法：前向生成（Forward Generation，简写为 FWD）。主要思路就是在以上的数据范围内随机生成各种各样的方程 ，然后使用 SymPy 或者 Mathematica 等工具来计算函数 的积分 ，那么 就可以作为一个训练集。当然，有的时候函数 的积分是无法计算出来的，那么这种计算表达式就需要进行放弃，就不能放入训练集。

第二种方法：反向生成（Backward Generation，简写为 BWD）。由于积分是求导的逆运算，可以在以上的数据范围内随机生成各种各样的方程 ，然后计算它们的导数 ，于是 就可以放入积分数据的训练集。

第三种方法：分部积分（Backward generation with integration by parts，简写为 IBP）。根据分部积分的公式，如果 ，那么 。对于两个随机生成的函数 ，可以计算出它们的导数 。如果 在训练集合里面，那么就把 的积分计算出来放入训练集合；反之，如果 在训练集合里面，那么就把 的积分计算出来放入训练集合。如果 和 都没有在训练集合，并且都无法积分出来，那么就放弃该条数据。

三种方法的比较可以参见表 1，从表 1 可以看出通过分部积分（Integration by parts）所获得的样本表达式相对于前向生成和反向生成都比较长。

一阶常微分方程的生成

一阶常微分方程只有该函数的一阶导数，因此在构造函数的时候，作者们用了一个技巧。在随机生成表达式的时候，叶子节点的元素只从 选择一个，于是随机把其中的一个整数换成变量 。例如：在 中就把 2 换成 c，于是得到了一个二元函数 。那么就执行以下步骤：

1. 生成二元函数 ；
2. 求解 ，得到 ；
3. 对 进行求导得到 ；
4. 简化后得到 ，也就是 。

此时，一阶常微分方程的训练数据就是 。

二阶常微分方程不仅可能由该函数的一阶导数，还必须有二阶导数，那么此时就要求导两次：

1. 生成三元函数 ；
2. 求解 得到 ；
3. 对 进行求导得到 ；
4. 求解 得到 ；
5. 对 进行求导得到 ；
6. 简化后得到 ，也就是 。

那么此时的二阶微分方程的训练数据就是 。

需要注意的事情就是，在生成数据的时候，一旦无法求出 的表达式，该数据就需要放弃，重新生成新的数据。

数据处理

1. 数学表达式的简化（expression simplification）：例如 可以简化成 ， 可以简化成 1。
2. 参数的简化（coefficient simplification）：例如 可以简化成 。
3. 无效表达式的过滤（invalid expression filter）：例如 等。

树状结构的表达式，是使用前缀表达式来写成一个句子的。例如 2+3 就写成 + 2 3，2 + x 就写成 + 2 x。

模型训练

在这里，作者们用了 Transformer 模型，8 attention heads，6 layers，512 个维度，并且发现用更复杂的模型并没有提升其效果。在预测的时候，使用不同的 Beam Size，其准确率是不一样的，在 Beam Size = 50 的时候，效果比较好。参见表 2。

在与其他数学软件的比较中， 作者限制了 Mathematica 的运行时间为 30s。

并且举出了几个现有模型能够计算出来，Mathematica 无法计算的例子。

在求解的等价性方面，可以根据 Score 逆序排列，然后这个例子的 Top10 都是等价的。

在使用 SymPy 的过程中，可以获得各种各样的积分表达式如下：

结论

符号计算在 1960 年代末就已经在研究了，有诸多的符号计算软件，例如 Matlab，Mathematica，Maple，PARI，SAGE 等。在这篇论文中，作者们使用标准的 seq2seq 模型来对生成的数据进行训练，然后获得积分，一阶常微分方程，二阶常微分方程的解。在传统符号计算的基础上，开拓了一种新的思路。

本篇博客将会分享几篇文章，其内容主要集中在深度学习算法在时间序列分类中的应用。

无论是图像分类，文本分类，还是推荐系统的物品分类，都是机器学习中的常见问题和应用场景。同样的，时间序列的分类问题也是研究时间序列领域的重要问题之一。近期，神经网络算法被用于物体识别，人脸识别，语音分类等方向中，于是有学者用深度学习来做时间序列的分类。

假设

是一个长度为 的时间序列，高维时间序列

则是由 个不同的单维时间序列而组成的，对于每一个 而言，时间序列 的长度都是 而时间序列的分类数据通常来说都是这种格式：数据集

表示时间序列与之相应的标签，而 是 one hot 编码，长度为 （表示有 个类别）。

整体来看，时间序列分类的深度学习方案大体是这个样子的：输入的是时间序列，通过某个神经网络算法进行端到端的训练，最后输出相应的分类概率。

而做时间序列分类的深度学习算法分成生成式（Generative）和判别式（Discriminative）两种方法。在生成式里面包括 Auto Encoder 和 Echo State Networks 等算法，在判别式里面，包括时间序列的特征工程和各种有监督算法，还有端到端的深度学习方法。在端到端的深度学习方法里面，包括前馈神经网络，卷积神经网络，或者其余混合模型等常见算法。

深度学习算法在时间序列分类中的应用：Baseline

这一部分将会介绍用神经网络算法来做时间序列分类的 Baseline，其中包括三种算法，分别是多层感知机（MLP），FCN（Fully Convolutional Network）和 ResNet。其论文的全名是《Time Series Classification from Scratch with Deep Neural Networks: A Strong Baseline》。这篇论文中使用的神经网络框架如下图所示：

多层感知机（MLP）模型使用了全连接层，每个隐藏层大约 500 个神经元，然后使用 ReLU 作为激活函数，同时使用 Dropout 来防止过拟合，最后一层是 Softmax 层。MLP 中一个基础的块包括：

,

,

.

除了前馈神经网络之外，全卷积网络（FCN）同样可以作为时间序列的特征提取工具，一个卷积块包括：

,

,

,

在这里， 指的是卷积算子，BN 指的是 Batch Normalization，ReLU 则是激活函数。

Residual Network 是在 FCN 的基础上进行的改造。令 来表示第 个卷积块，而 Residual 块就定义为：

,

,

,

,

.

其中，。

评价指标

Mean Per Class Error (in Multi-class Classification only) is the average of the errors of each class in your multi-class data set. This metric speaks toward misclassification of the data across the classes. The lower this metric, the better.

模型的评价指标使用的是 Mean Per-Class Error，指的是在多分类场景下，每一类（Class）错误率的平均值。换句话说，一个数据集 是由 个类的元素构成的，每个类的标签是 ，通过模型其实可以计算出模型对每一个类的错误率 ，那么模型的 MPCE 就是：.

其实验结论是：

MSCNN

MSCNN 的全称是 Multi-Scale Convolutional Neural Networks，相应的论文是《Multi-Scale Convolutional Neural Networks for Time Series Classification》。

在时间序列的分类算法里面，通常来说，可以分成以下几种：

1. 基于距离的方法（distance-based methods）：kNN，SVM（相似核），DTW；
2. 基于特征的方法（feature-based methods）：SVM，逻辑回归等；
3. 基于神经网络的方法（neural network-based methods）：CNN 等；

正如前文所提到的，一条时间序列通常可以写作 ，其中 表示在时间戳 下的取值，并且时间序列 的长度是 。在时间序列分类的场景下，每一条时间序列对应着唯一的一个标签（label），也就是说 。其中 集合里面包含 条时间序列，每条时间序列 对应着一个标签 。 表示分类值集合 中的元素，。

MSCNN 的整体结构：

在 Multi-Scale Convolutional Neural Network（MSCNN）中，包括几个串行的阶段，

1. 变换阶段（Transformation Stage）：包括恒等变换，下采样，谱变换等变换方式，每一种方式都是一个分支，并且也是卷积神经网络的输入；
2. 局部卷积（Local Convolution Stage）：使用卷积层来对不同的输入提取特征，不同的输入分支之间是相互独立的，输出的时候都会经过一个最大值池化（max pooling）的过程；
3. 整体卷积（Full Convolution Stage）：把上一步提取到的特征进行拼接（concatenate），然后使用全连接层并且加上一个 softmax 层来做多分类。

如下图所示，MSCNN 是一个端到端的训练网络结构，所有参数都是通过后向传播算法得到的。

首先来看神经网络的第一步，变换阶段（Transformation Stage），也就是神经网络的多尺度的输入。在不同的尺度下，神经网络能够提炼到不同类型的特征。长期的特征（long-term features）反映了时间序列的整体趋势，短期的特征（short-term features）反映了时间序列的局部的微妙变化。要想判断时间序列的形状，不仅要参考整体的特征，也要参考局部的特征，这两者对于判断时间序列的形状都具有一定的辅助作用。

在 Transformation Stage，identity map 指的是恒等变换，也就是说时间序列是原封不动的作为神经网络的输入数据。对于 Smoothing Transformation，指的就是对时间序列进行必要的平滑操作，将新的时间序列作为神经网络的输入数据。在这种情况下，我们可以对时间序列 进行移动平滑，i.e.

,

其中的 表示窗口长度。对于不同的窗口长度 ，我们可以的到不同的时间序列平滑序列，但是它们的长度都是一样的，都是原始的时间序列长度 。

而下采样（down sampling）指的则是对时间序列的间隔进行抽样操作。假设时间序列 ，下采样的比例是 ，也就是说我们每隔 个点保留时间序列的取值，i.e.

.

用这种方法，我们可以对 来进行下采样的时间序列提取。在进行了恒等变换，平滑变换，下采样之后，时间序列就可以变成多种形式，作为神经网络的输入。

其次，在神经网络部分，本文使用了一维（1-D）的卷积层和最大值池化的方法来提取特征，并且在局部卷积阶段之后把提炼到的抽象特征进行拼接（concatenate）。拼接完了之后，持续使用卷积层和池化层进行特征的提取，然后使用全连接层（fully connected layers）和 softmax 层来进行时间序列类别的预测。

数据增强

在深度学习里面，由于是端到端的训练网络，因此是需要相对多的样本数据的，于是有的时候需要进行数据增强（data augmentation）。也就是在现有的基础上获得更多的训练数据。对于时间序列 ，可以定义一个子序列：

，

对于正整数 ，可以生成 个子序列如下所示：

,

这些子序列的标签与原始的时间序列 是一样的。

本文用到的数据集情况如下表所示：

实验数据如下图所示：

结论

本文使用了 MCNN 来对变换之后的时间序列进行特征提取，并且进行了端到端的模型训练。并且也讨论了卷积神经网络使用在 shapelet learning 上的一些逻辑和方法，然后解释了 MSCNN 在时间序列分类上能够有不错表现的原因。但是所有的 TSC 数据集都不算特别大，对端到端的训练模式有一定的限制。

GASF 和 GADF 方法

这篇文章《Imaging Time Series to Improve Classification and Imputation》介绍了如何把时间序列转换成图像，包括 GASF 方法和 GADF 方法。

假设时间序列是 ，长度是 ，我们可以使用归一化方法把时间序列压缩到 或者 ：

,

,

此时的 ，。于是可以使用三角函数来代替归一化之后的值。下面通用 来表示归一化之后的时间序列，令 ，，。因此，，于是，。

定义矩阵 GASF（Gramian Angular Summation Field） 为

于是，

令 ，可以得到

以上的都是 element 乘法和加法， 表示单位矩阵。它的对角矩阵是

如果是使用 min-max normalization 的话，是可以从 diag(GASF) 反推出 的。因为，，可以得到 。

定义 GADF（Gramian Angular Difference Field）如下：

.

Markov Transition Field（MTF）

除了 GSAF 和 GSDF 之外，《Imaging Time Series to Improve Classification and Imputation》，《Encoding Time Series as Images for Visual Inspection and Classification Using Tiled Convolutional Neural Networks》，《Encoding Temporal Markov Dynamics in Graph for Time Series Visualization》也提到了把时间序列转换成矩阵 Image 的算法 MTF。在 pyts 开源工具库里面，也提到了 MTF 算法的源码。

假设时间序列是 ，我们把它们的值域分成 个桶，那么每一个 都可以被映射到一个相应的 上。于是我们可以建立一个 的矩阵 ， 表示在桶 中的元素被在桶 中的元素跟随的概率，也就是说 ，同时，它也满足 。于是，得到矩阵 。

除此之外，我们也能够计算一个迁移概率矩阵 。其中 $m_{ij}$ 表示桶 中的元素迁移至桶 中的概率 ，同样有 。因此，我们同样可以构造出一个 的矩阵将时间序列可视化。

时间序列的降维方法有两种：

1. 分段聚合（PAA）：使用局部平均等方法，把时间序列进行降维；
2. 核变换（Kernel）：使用 Bivariate Gaussian 核或者均值核来把时间序列进行降维。

在把时间序列进行可视化之后，对于时间序列分类的场景，就可以使用 CNN 的技术方案来做了。如下图所示：

其实验数据效果如下：

Time Le-Net

在本篇文章《Data Augmentation for Time Series Classification using Convolutional Neural Networks》中，主要用到了卷积神经网络来做时间序列的分类。

除此之外，也使用了不少数据增强（Data Augmentation）的技术。包括前面提到的 Window Slicing（WS）方法。也考虑了 Warping 的变换技巧，例如 Warping Ratio = 1/2 或者 2。这种时间扭曲指标比率可以通过交叉验证来选择。该方法叫做 Window Warping（WW）技术。

另外也有其余论文使用卷积神经网络做时间序列分类，例如《Convolutional neural networks for time series classification》，如下图所示：

Multi-Channels Deep Convolutional Neural Networks

在高维时间序列的分类中，有人提出用多通道的卷积神经网络来进行建模。

整体来看，分成四个部分。前三个部分作为特征提取工具，最后一层作为分类工具。

1. Filter Layer：
2. Activation Layer：
3. Pooling Layer：
4. Fully-Connected Layer：

实验对比数据如下：

结论：

在本篇博客中，列举了一些深度学习算法在时间序列分类中的应用，也介绍了部分数据增强的方法和时间序列数据变换的方法。从以上各篇文章的介绍来看，深度学习在时间序列分类领域上应该是大有可为的。

参考资料：

1. Wang Z, Yan W, Oates T. Time series classification from scratch with deep neural networks: A strong baseline[C]//2017 international joint conference on neural networks (IJCNN). IEEE, 2017: 1578-1585.
2. Cui Z, Chen W, Chen Y. Multi-scale convolutional neural networks for time series classification[J]. arXiv preprint arXiv:1603.06995, 2016.
3. Wang Z, Oates T. Imaging time-series to improve classification and imputation[C]//Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2015.
4. Wang Z, Oates T. Encoding time series as images for visual inspection and classification using tiled convolutional neural networks[C]//Workshops at the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2015.
5. Liu L. Encoding Temporal Markov Dynamics in Graph for Time Series Visualization, Arxiv, 2016.
6. Fawaz H I, Forestier G, Weber J, et al. Deep learning for time series classification: a review[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 2019, 33(4): 917-963.
7. Zhao B, Lu H, Chen S, et al. Convolutional neural networks for time series classification[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2017, 28(1): 162-169.
8. Le Guennec A, Malinowski S, Tavenard R. Data augmentation for time series classification using convolutional neural networks[C]. 2016.

本篇文章是为了介绍一种基于少量样本标记而获得更多样本的方法，论文的原文是《Label-Less: A Semi-Automatic Labeling Tool for KPI Anomalies》，是清华大学与多家公司（必示科技，中国建设银行等）的合作论文。

在时间序列异常检测中，因为标注的成本比较大，于是需要寻找一种较少而高效地标注时间序列异常点的方法。在该论文中，Alibaba，Tencent，Baidu，eBay，Sogou提供了上千条时间序列（每条时间序列大约是2-6个月的时间跨度），作者们进行了 30 条 KPIs 的标注工作。但是其标注成本依旧是很大的，于是作者们想到了一种异常相似搜索（anomaly similarity search）的算法，目标是对已经标注好的时间序列异常模式进行模版搜索。目的就是达到 label-less，也就是较少的标注而获得更多的标注数据。

在本篇论文中，在异常检测的过程中，作者们使用了时间序列的预测模型（time series prediction models）来获得时间序列的特征，使用了孤立森林（Isolation Forest） 来对时间序列的特征来做无监督的异常检测。并且其效果由于 one class svm 算法和 local outlier factor 算法。在搜索的部分，作者使用了加速版的 DTW 算法（accelerated dynamic time warping approach）来做相似度的搜索和模式的匹配。其中也尝试了各种技巧和方法，包括 constrained DTW，LB Keogh 方法，early stopping 算法等工具。

整个 Label-Less 的架构图如下表示：

其中的 Operators 指的是业务运维人员，面对着无标记的多条时间序列曲线。系统首先会进行无监督的异常检测算法啊，包括时间序列的预处理（归一化等）操作，然后使用差分（Difference），移动平均算法（moving average），带权重的移动平均算法（weighted moving average），指数移动平均（ewma），holt winters，ARIMA 等算法来做特征的提取。此时，对于不同的时间序列预测工具，我们可以得到不同的预测值，然后把预测值减去实际值并且取绝对值，就得到时间序列的误差序列。i.e. 就作为数据点 的特征。

在这种情况下，由于用了六个时间序列预测算法，因此原始的时间序列 就可以变成特征矩阵 。对于特征矩阵 可以使用 isolation forest 来做无监督的异常检测并且做阈值的设定；如下图所示：

而另外的一部分的异常相似搜索（anomaly similarity search）是在第一部分的基础上在做的，Unsupervised Anomaly Detection 会输出疑似异常或者候选异常，并且基于已知的异常模板（Anomaly Template）进行相似度的匹配，此时可以使用 accelerated DTW 算法，选择出最相似的 Top-K 异常，然后运维人员进行标注，得到更多的样本。

由于，对于两条长度分别是 和 的时间序列，DTW 相似度算法的时间复杂度是 ，因此在搜索的时候需要必要的加速工作。在这种地方，作者们使用了 LB-Kim，LB-Keogh，LB-Keogh-Reverse 算法来做搜索的加速工作。而这些的时间复杂度是 。整体的思路是，如果两条时间序列 和 的 LB-Kim，LB-Keogh，LB-Keogh-Reverse 的下界大于某个阈值，则不计算它们之间的 DTW 距离。否则就开始计算 DTW。并且在计算 DTW 的时候，如果大于下界，则会提前终止（early stopping），不会继续计算下去。如果都没有大于阈值，则把这个候选曲线和 dist 距离放入列表，最后根据列表中的 dist 来做距离的逆序排列。

整体流程如下：

其运行速度也比直接使用 DTW 快不少：

Label-Less 的交互页面如下所示：

图（a）表示使用无监督算法获得的疑似异常；

图（b）表示使用异常搜索算法获得的异常结果。

下图则表示模板， 表示模板的长度， 表示相似的异常候选集个数；

总结：

整体来看，本文提供了一种通过少量人工标注，无监督算法和相似度算法来获得更多样本的方法。在候选的时间序列条数足够多的时候，是可以进行时间序列的相似度匹配的。这给未来在运维领域提供海量的时间序列标注数据给予了一定的技术支持。

​之前笔者写过不少文章，其中不仅包括技术和数学文章，还有一些日常学习工作的心得，甚至还写过几篇关于旅游的流水账，但是却很少写关于人物的文章。最近我打算写一篇关于人物的文章，用于纪念在工作中一起战斗过的伙伴 Jett。

许多年前，我还在学校读书的时候，就有前辈告诉我，交朋友的时候基本上就只能够在学校，离开了学校之后在职场中想交到合适的朋友是比较困难的。当时作为一枚职场菜鸟的我，也只能够表示对这句话的认同。直到在工作后遇到了 Jett，我对这个观点就有了自己的看法。

我是2015年7月作为校招生进入公司，Jett 则是2015年10月通过社招进公司的。当年虽然两人身处同一个部门，但是由于不在一个中心，也不是同一条业务线，并且这两个中心平时也没啥日常工作的交集，因此我和 Jett 同处一个部门许久却互相不认识对方。就好比在学校里面，虽然身处同一个院系，甚至同一栋宿舍楼，由于种种原因而不认识对方。

随着工作时间的增加，到 2016 年的时候笔者就已经过了新手保护期。所谓新手保护期，就是每一个新人其实都有一段适应公司的过程，公司也会给人一定的保护时间，但是一旦过了这个时间就不算新人了。大约到了2016年5月份的时候，部门内部启动了一个用机器学习的方法来做安全对抗的项目。当年的安全中心并没有机器学习的从业者，因此需要从其他中心抽调人手去支持他们的项目。在一些机缘巧合之下，我作为数据团队的代表，就和安全团队的同事们同在安全大数据项目组。在公司里面，机器学习的人员通常都是和开发人员通力合作，各司其职，共建一个项目。在项目初期，其实 Jett 也不负责与我对接，后续随着项目的进一步发展和迭代，Jett 就成为了安全中心与我对接的人。

虽然 Jett 是和我对接的人，但是 Jett 主要也是负责平台开发，之前 Jett 在进入公司之前好像没有做过前端，但是在项目初期好像做了一些前端方面的工作，在邮件里面得到了领导的赞扬。这个应该是我对 Jett 的第一印象了，那就是一个靠谱的开发人员。当时虽然是成立了项目组，但是还是作为一个试点的工作来做，无论是算法的调研和平台的工作，都由我们两个来完成。这些项目在初期都是一大堆人在里面，但是随着项目的进展，人数都会越来越少，然后领奖的时候又出现了一大堆人。在项目的初期，我当时应该也只会 SQL，连 Python 都不算很熟悉，更没有开发过大型项目了。即使是作为一个试点的项目，其实个人也有着巨大的压力，毕竟这个方向在公司当年还处于一个相对不那么清晰的状态，也不知道该怎么做，甚至也不知道有什么资料可以查。不过作为一个 PHD，虽然写代码的能力不行，但是读论文和搜索资料的能力还是有点的。当时记得花了很多时间在网上找来找去，总算找到一两家号称做这个方向的创业公司，运气够好的是当时它们居然都发表了相关的论文。后来把它们的论文整理成资料和PPT，跟相关的同事沟通了一下，就打算复现这几篇论文。

当然，做项目总是有着各种各样的风险，况且当年本人的技术实力确实也不怎么样，写过不少的 SQL，做过很多数据分析的工作，查过一些数据方面的问题，至于其他方面也就那么回事。在项目的调研阶段和初期，大约是5月份-8月份，其实也没有什么特别大的产出，主要也是在积攒技术经验，把 Python 的各个工具库熟悉了一下。不过在公司里面总是有考核的，到了9月份的时候压力就比较大了，毕竟最终还是要对上线的效果负责的。在9月底的时候，我和 Jett 被拉去星巴克喝了一杯咖啡，然后被下达了任务和命令，也就是在十月份完成机器学习的效果指标。

既然被拉到星巴克去喝咖啡，也就是说明在9月份的时候，模型的效果都不算太好，估计再这样干下去也没有办法完成既定的目标。不过目标这种事情制定的时候都是根据当时的情况来制定的，很有可能会随着时间的变化而产生变化。虽然说目标总是在发生变化，但是整体的大思路是没有改变的。当时，作为开发人员的 Jett 问我要不要修改 XGBoost 的模型源码，我连忙说不用不用，其实就算让我改，我也没有本事修改别人的源码。既然不会修改模型的源码，那就只能够从数据和特征来入手了。在机器学习领域，只要把数据和特征处理好了，基本上就能够保证模型的效果和质量。于是 Jett 和我当时把成千上万条数据一起看了一遍，结果是发现正负样本有一部分混在了一起，于是模型的效果无论如何都做不好。

对于在校学生而言，通常来说都是 Python 跑完模型，然后得到一个模型文件，用它继续离线预测就可以得到最终的结果。但是在工业界，很多机器学习项目都需要进行上线的工作。这种时候只靠一个机器学习人员的战斗力是无法解决问题的，不可避免地需要有开发人力的介入。此时 Jett 发挥了作为一位开发人员的强大战斗力，一个人就能把线上的代码全部完成，没有让我撰写任何一行 C++ 的代码。在码农界有一种“结伴编程”的说法，也就是两个人共同搞一份代码，共同搞一个项目。我是负责数据处理和离线模块，Jett 是负责平台开发。有一次在核对数据的时候，把 Python 的预测结果和 C++ 的预测结果进行核对。也就是为了交流方便，那次我把 Mac Air 搬到了 Jett 的桌子上，两个人并排坐在一起，一起核对数据的准确性和可靠性。

不过核对数据只是机器学习项目的第一步，并且也是长期需要做的一步，因为数据总是会出现各种各样的问题。即使数据没有问题，也不代表最终的模型效果达标。到了2016年10月中旬的时候，我俩的压力也已经很大，每天晚上都在万利达五楼加班到十点以后。每天我都在训练模型和数据分析，Jett 每天也在做平台开发的工作，虽然我不懂他在做什么，但是总是感觉很忙的样子。而且项目经理每两天都会催一次进度，顺带着会有各种大大小小的会议。其实当时 Jett 是作为业务部门的人，压力更大的是压在他那一边。在思考了大半个月之后，在一个星期日的夜晚，我去华润万家买了一堆小本子，把整个项目的细节仔仔细细地思考了一遍，突然灵光一现，发现其实有一个优化点，于是就顺手写在了小本子上。到了周一的时候，我把小本子上面的想法去实现了一遍，结果效果瞬间提升，业务指标瞬间完成。当我把这个好消息告诉 Jett 的时候，Jett 还在 RTX 上说了一句：“等我去哭一会”。最终我俩猛加班两天，把模型往线上一扔，效果直线上升，而此刻的报表系统早已齐备，瞬间就看到了效果的提升，甩掉前面的模型五条大马路。

在2017年初的时候，模型的整体效果已经很好了，整体的路线其实已经基本走通。因此后续更多的是平台建设方面的工作，这一块做得更多一点的是 Jett，最终他还真是完成了无算法人员参与就能够自动接入各种业务的全自动流程。不过随着时间的流逝，我俩都各自都被抽调去做其它的项目，合作的时间和机会在项目成功之后就变得越来越少了。万幸的是，在2017年9月5日-2017年9月9日，我俩共同去了台湾进行了一次团建。参见《五日台湾行》。

后来，由于种种原因，我也不再继续从事安全方面的工作，与 Jett 的交集也越来越少。虽然后面也有吃饭聚餐等时候，但是却没有了在一个项目中一起为了一个目标奋斗的机会，心中不免有少许遗憾。随着去年的大调整，Jett 和我已经不在同一个部门。今年 Jett 由于家庭原因离开了公司，恐怕短期内已经再也没有通力协作，互帮互助的机会了。也许这个项目是我俩共同做的最后一个项目，但是当年在万利达五楼共同奋斗的时光，却是一段珍贵的回忆。

背景介绍

在互联网公司里面，通常都会监控成千上万的时间序列，用于保障整个系统或者平台的稳定性。在这种情况下，如果能够对多条时间序列之间判断其是否相关，则对于监控而言是非常有效的。基于以上的实际情况，清华大学与 Alibaba 集团在2019年一起合作了论文《CoFlux: Robustly Correlating KPIs by Fluctuations for Service Troubleshooting》，并且发表在 IWQos 2019 上。CoFlux 这个方法可以对多条时间序列来做分析，并且主要用途包括以下几点：

1. 告警压缩和收敛；
2. 推荐与已知告警相关的 Top N 的告警；
3. 在已有的业务范围内（例如数据库的实例）构建异常波动传播链；

CoFlux 的整体介绍

从论文的介绍中来看，CoFlux 的输入和输出分别是：

输入：两条时间序列

输出：这两条时间序列的以下信息

1. 波动相关性：两条时间序列是否存在波动相关性？
2. 前后顺序：如果两条时间序列相关，那么它们的前后波动顺序是什么？是同时发生异常还是存在固定的前后顺序？
3. 方向性：如果两条时间序列是波动相关的，那么它们的波动方向是什么？是一致还是相反？

Remark. CoFlux 的关键点就是并没有对时间序列做异常检测算法，而是直接从时间序列的历史数据（历史半个月或者一个月）出发，判断两条时间序列之间的波动相关性，并且进一步的分析先后顺序与波动方向。

从论文的介绍中来看，CoFlux 的流程图如下图所示：

如果两条时间序列 和 存在波动相关性，则需要输出这两条时间序列的波动先后顺序和是否同向波动。如果两条时间序列 和 并不存在波动相关性的话，则不需要判断波动先后顺序和是否同向波动。

CoFlux 的细节阐述

已知一个长度是 的时间序列 ，对于任意一个 detector，可以得到一条关于 的预测值曲线 。于是针对某个 detector 可以得到一个波动特征序列 ，其中 ，。因此，一个detector 可以对应一个波动序列特征，也是一个时间序列。因此，对于 个 detector，可以对应 条波动特征序列，并且它们的长度都是 。

在 CoFlux 算法的内部，根据不同的参数使用了总共 86 个 detector，大致列举如下：

• Difference：根据昨天，七天前的数据来做差分；
• Holt-Winters：；
• 历史上的均值 & 历史上的中位数：1，2，3，4 周；
• TSD & TSD 中位数：1，2，3，4 周；
• Wavelet：1，3，5，7 天；
• 移动平均算法：MA，WMA，EWMA。PS：根据作者们的说法，在这里，MA等方法并不适用。

根据直觉来看，

• 对于任何一条时间序列 kpi，总有一个 detector 可以相对准确地提炼到其波动特征；
• 如果两条时间序列 和 波动相关，那么 的一个波动特征序列与 的一个波动特征序列应该也是相关的；

Remark. 两条时间序列的波动特征可以对齐同一个 detector，也可以不做对齐工作。如果是前者的话，时间复杂度低；后者的话，时间复杂度高。

下图是从时间序列中提取波动特征曲线的案例：

提炼时间序列的波动曲线特征只是第一步，后续 CoFlux 还有几个关键的步骤：

• 特征工程的扩大（amplify）： 对波动序列特征进行放大，让某些波动序列特征更加明显；
• Correlation Measurement：用于解决时间序列存在时间前后的漂移，两条时间序列之间存在 lag 的情况，因此需要对其中一条时间序列做平移操作；
• CoFlux 考虑了历史数据（历史半个月或者一个月）作为参考，并且一个范围内的 kpi 数量不超过 60 条；

下面来一一讲解这些技术方案，对于每一条波动特征曲线（Flux-Features），按照以下几个步骤来进行操作：

Step 1：对波动特征曲线 做 z-score 的归一化，i.e.

Step 2：对归一化之后的波动特征曲线做特征放大（feature amplification）：定义函数 如下：

则 放大之后的波动特征曲线（amplified flux feature）就是：

Step 3：对于两条放大之后的波动特征曲线（amplified flux features） 和 ，可以计算它们之间的相关性，先后顺序，是否同向。
令

这里的 0 的个数是 个。其中，。特别地，当 时，，那么我们可以定义 与 的内积是：

这里的 指的是向量之间的内积（inner product）。同时可以定义相关性（Cross Correlation）为：

由于波动有可能是反向的，那么在这里我们不仅要考虑相关性是大于零的情况，也需要考虑小于零的情况。于是，

则最小值或者最大值的指标分别是

令

从定义中可以看出， 是一个元组，里面蕴含着三个信息，分别是相关性，波动方向，前后顺序。，越接近 1 或者 -1 就表示放大之后的波动特征曲线 和 越相关。正值的 表示 与 的波动方向相同，是正相关；负值的 表示 与 的波动方向想法，是负相关。通过对 或者 的分析就可以判断先后顺序。因此，CoFlux 方法的是通过对 的分析来得到最终结果的。

在最后的相关性分析里面，其实伪代码正如论文中所示。先考虑是否存在相关性，再考虑基于相关性下的先后顺序和波动方向。

CoFlux 的实战效果

从论文中看，CoFlux 的数据集基本上是小于 60 条时间序列曲线。其中包括 CPU，错误率，错误数，内存使用率，成功率等不同的指标。

从运行时间上来看，对于一周的时间序列集合（< 60条）而言，CoFlux 基本上能够在 30 分钟内计算完毕，得到最终的运算结果。

其效果的评价指标基本上就是机器学习中的常见评价指标了，准确率，召回率之类的。

从 F1-Score 的评价指标来看，CoFlux 的效果优于其他算法。

告警压缩

如果对时间序列之间进行告警压缩的话，其实可以大量减少运维人员的工作量。在 CoFlux 里面，时间序列曲线被分成了三类，也就是三个颜色最深的模块。因此 21 条时间序列的告警量在实际中有可能只有三条告警。

告警关联

在实际运维场景中，除了对告警进行压缩之外，也需要对告警进行关联性的分析。例如一条告警发生了，运维人员都希望知道与它相关的其他告警是什么，这样可以方便运维人员定位问题。

构建告警关系链

在一些相对封闭的场景下，例如 mysql 数据库，通过对它里面的时间序列进行分析。不仅可以得到告警之间是否存在相关性，还可以对先后顺序，波动顺序进行分析。

结论

时间序列之间的联动分析是在运维领域场景下的常见技术，不仅可以做告警的压缩，也能够做告警的关联，还能够构建告警的关系链。在未来的工作中，作者们提到将会用深度学习的方法来进行关联和告警的分析，从而进一步加深对时间序列的研究。

本次 PPT 用做腾讯读书会上的个人分享。

目前笔者已经在互联网行业从事机器学习方向三年有余，经常也被问到做机器学习算法工程师是一个什么样的体验，同时也常常在其他平台上看到其他人问类似的问题。于是提笔写下此文，供有志投身于这个行业的人参考。

日常生活

读数学博士的时候，通常的日子是这样的：

根据论文或者某个讲座得到的信息来提出某个数学猜想 -> 然后开始在 Google 上搜索论文 -> 再花费几周到几个月的时间来读论文，并且思考这些论文的优点和缺点 -> 思考 -> 思考 -> 思考 -> 继续读更多的论文 -> 思考 -> 思考 -> 思考 ->…-> 放弃。。。。

在互联网公司做机器学习的时候，通常的日子是这样的：

根据行业的PPT或者业务中的某些痛点来提出技术方案 -> 然后开始收集数据，不仅要问遍组内，还要去其他组收集各种各样的需求 -> 根据之前的技术方案来进行数据的预处理 -> 撰写特征工程 -> 训练模型 -> 调参 -> 调参 -> 重新收集数据 -> 数据的预处理 -> 收集更多数据 -> 调参 -> 调参 -> 调参 ->…->放弃。。。。

业务理解

就做机器学习的经验来看，通常来说在做业务之前，一定要清楚的弄明白项目的业务需求是什么，弄清楚这个问题是什么比一开始就写代码重要得多。意思就是在回答问题之前，一定要把问题的内容弄清楚。有的时候，虽然看上去是一个很大的需求，但是实际操作起来的时候使用一些简单的办法也能够达到项目指标。有的时候，虽然看上去很简单，但是实际操作起来并不是一件容易的事情。从之前做理论数学的经验来看，通常数学里面的一些问题是是非题，不能够添加条件的。在 PDE 等方程领域，定理的条件越多，表示定理越不值钱。不过在工作中，这些条条框框会相对减少很多，只要能够达成项目目标，无论是添加样本，添加特征，添加服务器数量其实都是可以的，并且要把机器学习模型和业务指标有机结合才能够达到最终的项目指标。

一般搞数学科研的时候都是单打独斗，通常来说都是自己干自己的事情，别人也没办法帮自己。但是在工作中是不一样的，工作中除了干好自己的事情之外，周边的很多资源其实是可以在一个合理的范围内去争取的。无论是人员的数量，还是人员的种类，只要最终能够达成项目目标即可。无论是算法人员，还是开发人员，产品经理，最终都是要为一个项目的结果负责的。之前听过一句经典的话“失败的项目里没有成功的个人”，因此，无论怎么做，最终都要保证项目尽量成功。

数据清洗和特征工程

而在机器学习算法工程师的日常生活中，除了上面的小段子之外，其实最重要的是样本层和特征层的处理工作。在学术界，都是使用开源的数据，别人都已经完全标记好了，学术圈的人通常来说只需要在这些数据的基础上提出更好的模型，更创新的算法即可。但是在工业界就完全不一样了，不要说有人帮你标记数据了，有的时候连数据在哪里都不知道，数据的质量如何也不知道，因此更多的时候是进行数据的处理和清洗工作。之前做一个项目的时候，准确率和召回率始终上不去，但是等把样本里面的脏数据清理掉之后，模型的效果瞬间提升了一个档次。在脏数据面前，再好的模型都是没有用的，在训练模型之前，一定要先看一下数据层的问题。

除了数据的问题，通常来说在一些场景下，样本的数量并没有那么大，因此深度学习等方案不一定特别适合。在这种情况下，一般就会使用传统的机器学习方法，并且会使用一些基于业务的特征工程。这种时候就需要机器学习从业者对业务有一个精准的理解，只要业务理解得好，有的时候写一些简单的规则就可以解决问题。特征工程也是机器学习里面的一个重要问题。

持续学习

在人工智能这个领域，无论是 CV，NLP，还是机器学习，里面的技术迭代都是非常快的，而且是需要相对专业的人才能够从事这些领域。在这种情况下，机器学习从业者的持续学习就显得尤其重要，几年前的技术在新的业务场景下就未必适合，可能需要使用其他的模型或者框架才能够更好地解决问题。所以，除了完成日常的搬砖工作之外，建议每天抽一点时间来阅读论文，保持对业界技术的跟进和迭代。不过这个行业鱼龙混杂，有的时候论文或者 PPT 里面的技术框架其实没有办法复现，能够精准地判断哪些方案好，哪些方案差绝对是算法工程师必备的关键能力之一。

编程能力

如果是在工业界的话，编程能力是非常重要的。因为从事算法的人通常来说会有一些算法上的优化，工程上的改进，数据分析之类的工作。在这种情况下，首先需要有一定的业务直觉。而业务的经验积累需要通过各种各样的基础数据提取，在海量的数据分析工作中逐渐积累的。在这种情况下，提取数据的工具就是必须要掌握的，例如 SQL 等。其次，分析数据的工作也是必须要具备的，无论是使用 SQL 来进行分析，还是使用 Python 来做数据分析，都是自行编程解决的。再次，在从事机器学习方向的时候，不可避免的就会进行算法的效果对比。而在这种情况下，算法的效果对比是需要机器学习从业者通过写程序来实现的。最后，工业界的算法通常来说都强调上线，如果能够自行把离线，上线，效果验证，ABTest都做完，其实是最好的状况。在这种情况下，通常 Python 就不太够了，需要使用 C++ 或者 Java 等其他编程语言。因此，熟练使用多种编程语言也是一个算法工程师的能力。

常用工具

在互联网公司里面笔者用过的机器学习工具大概有这几个：

1. XGBoost：做分类的工具，提供离线的Python训练和在线的C++调用功能，方便机器学习从业者训练模型和线上部署；不仅在推荐场景可以用，在安全，运维等领域都有着用武之地。
2. Tensorflow：这个也不用多说了，深度学习的经典工具之一，离线训练和在线服务都是不错的。
3. ScikitLearn：单机版本的机器学习工具。方便学生在校学习知识，文档详细感人，关键是还开源。其实在工业界，如果数据量不大的话，其实用 ScikitLearn 就基本上够用了。
4. Pandas：表格类数据或者时间序列数据的经典工具。尤其是在时间序列的处理上面有特别独到的优势，应该还有其他功能，但是笔者暂时了解不多。Pandas 的接口和函数特别多，每次遇到问题的时候可以搜一下，其实比自己重头写好得多。
5. Spark：在大数据的情况下用得比较多，通常是推荐系统一类的，海量样本的前提下，单机版的模型根本搞不定，因此会用分布式的工具。
6. SQL：提数工具。如果不掌握这个的话，基本上什么都做不了。。。。。
7. FbProphet：稍微小众一些，Facebook 的开源工具之一，在时间序列预测的场景下才能用到。

工作感受

给自己压力。一般来说，转专业求职是一个艰苦的过程，但是入职之后的生活则更加辛苦。因为公司的考核是每半年甚至两个月就一次，所以，在这种情况下，任何人都需要有一个上手的速度。有的人因为在学校学过相关的内容，或者之前实习过，因此上手的时候比较快；但是有的人转专业就面临上手慢的情况。其实这些对于应届生来说都可以理解，毕竟所有的人都需要有一个适应的过程。在这种情况下，在工作的初期一定要给自己一定的压力。意思就是说：在刚工作的第一年，每三个月就要让自己有一个飞速的提升；在工作的第二年，每半年就要让自己有一个提升；后续的话，每一年都要让自己有提升才是关键。因此，无论是本专业还是转专业的同学，都建议在前两年工作的时候，多给自己一些压力，只有这样，才能够让自己有更好的进步空间。

对业务的理解。公司里面有很多东西并不是直接使用开源代码就能够发挥作用的，在公司里面无论做什么事情，最重要的一点就是对业务的理解。在对业务的理解方面，老员工相对于新人来说确实有着不少的优势。其次，在做业务的过程中，通常都会经历很多的坑，无论是别人主动挖的，还是自己踩坑踩出来的，都是自身宝贵的财富和经验。而这些经验只能够通过靠做大量的业务来获得。如果要想长期保持自身的优势，通过长期的训练和学习确实是一个有效的办法。无论是天才还是普通人，要想提升自身的技术，不花一定的时间去学习是不可行的。因此，无论在任何时候都不能够放弃让自己学习和充电的机会。

勇于接受新的挑战。公司里面除了已有的项目之外，通常来说都会开启各种各样的新项目，在这种情况下，如果有机会做新的项目，也就是别人没有做过的项目。这种机会已经要把握住，因为对于新人来说，能够接触全新的项目肯定是好过维护已有的项目的。但是几乎所有的人都是从维护旧的项目开始的，只有旧的项目做好了，才有机会拿到新的项目。

不要永远抱着已有的方向不放手。在公司里面，业务方向总会或多或少的发生变化，随着部门的调整，方向的变化，所做的内容总会发生一些变化。在工作的时候，最好不要抱着我就是来做这个方向的，除了这个方向之外其他的内容我一概不想做。因为当时的工作岗位未必能够提供你想做的方向，但是说不定能够提供其他的研究方向。有的时候，在公司里面，根据方向的变化来调整自己的工作内容也是一个必要的技能。而且，在公司的时候，一定要多做一些有挑战的项目，只有通过这些项目，才能够让自己的技术壁垒更加深厚。当然，在求职的时候，每个人都有着自己的想法和选择，所以，在求职的时候，是可以选择一个自己喜欢的方向来做的。

经验总结

通常来说，在干了两三年算法工程师之后：（以下是从其他地方看到的小段子，出处忘记了~~~）

1. 能够熟练写各种脚本；
2. 80%的时间在写脚本；
3. 能够说出几种机器学习算法的名字；
4. 轻松完成各种脏活累活（叫小弟做）；
5. 对无法解释的结果已经习以为常，能够强行解释一波，让领导信服；
6. 调参前，都会去寺庙烧柱香；
7. 桌上堆着很多崭新的技术书籍，没怎么翻过，大概都会有一本叫做《统计学习方法》的书。

引言

在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着 AlphaGo 的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在 2016 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。在此事先声明一下，笔者并不是从事这几个领域的，可能在撰写文章的过程中会有些理解不到位的地方，请各位读者指出其中的不足。

注意力机制

顾名思义，注意力机制是本质上是为了模仿人类观察物品的方式。通常来说，人们在看一张图片的时候，除了从整体把握一幅图片之外，也会更加关注图片的某个局部信息，例如局部桌子的位置，商品的种类等等。在翻译领域，每次人们翻译一段话的时候，通常都是从句子入手，但是在阅读整个句子的时候，肯定就需要关注词语本身的信息，以及词语前后关系的信息和上下文的信息。在自然语言处理方向，如果要进行情感分类的话，在某个句子里面，肯定会涉及到表达情感的词语，包括但不限于“高兴”，“沮丧”，“开心”等关键词。而这些句子里面的其他词语，则是上下文的关系，并不是它们没有用，而是它们所起的作用没有那些表达情感的关键词大。

在以上描述下，注意力机制其实包含两个部分：

1. 注意力机制需要决定整段输入的哪个部分需要更加关注；
2. 从关键的部分进行特征提取，得到重要的信息。

通常来说，在机器翻译或者自然语言处理领域，人们阅读和理解一句话或者一段话其实是有着一定的先后顺序的，并且按照语言学的语法规则来进行阅读理解。在图片分类领域，人们看一幅图也是按照先整体再局部，或者先局部再整体来看的。再看局部的时候，尤其是手写的手机号，门牌号等信息，都是有先后顺序的。为了模拟人脑的思维方式和理解模式，循环神经网络（RNN）在处理这种具有明显先后顺序的问题上有着独特的优势，因此，Attention 机制通常都会应用在循环神经网络上面。

虽然，按照上面的描述，机器翻译，自然语言处理，计算机视觉领域的注意力机制差不多，但是其实仔细推敲起来，这三者的注意力机制是有明显区别的。

1. 在机器翻译领域，翻译人员需要把已有的一句话翻译成另外一种语言的一句话。例如把一句话从英文翻译到中文，把中文翻译到法语。在这种情况下，输入语言和输出语言的词语之间的先后顺序其实是相对固定的，是具有一定的语法规则的；
2. 在视频分类或者情感识别领域，视频的先后顺序是由时间戳和相应的片段组成的，输入的就是一段视频里面的关键片段，也就是一系列具有先后顺序的图片的组合。NLP 中的情感识别问题也是一样的，语言本身就具有先后顺序的特点；
3. 图像识别，物体检测领域与前面两个有本质的不同。因为物体检测其实是在一幅图里面挖掘出必要的物体结构或者位置信息，在这种情况下，它的输入就是一幅图片，并没有非常明显的先后顺序，而且从人脑的角度来看，由于个体的差异性，很难找到一个通用的观察图片的方法。由于每个人都有着自己观察的先后顺序，因此很难统一成一个整体。

在这种情况下，机器翻译和自然语言处理领域使用基于 RNN 的 Attention 机制就变得相对自然，而计算机视觉领域领域则需要必要的改造才能够使用 Attention 机制。

基于 RNN 的注意力机制

通常来说，RNN 等深度神经网络可以进行端到端的训练和预测，在机器翻译领域和或者文本识别领域有着独特的优势。对于端到端的 RNN 来说，有一个更简洁的名字叫做 sequence to sequence，简写就是 seq2seq。顾名思义，输入层是一句话，输出层是另外一句话，中间层包括编码和解码两个步骤。

而基于 RNN 的注意力机制指的是，对于 seq2seq 的诸多问题，在输入层和输出层之间，也就是词语（Items）与词语之间，存在着某种隐含的联系。例如：“中国” -> “China”，“Excellent” -> “优秀的”。在这种情况下，每次进行机器翻译的时候，模型需要了解当前更加关注某个词语或者某几个词语，只有这样才能够在整句话中进行必要的提炼。在这些初步的思考下，基于 RNN 的 Attention 机制就是：

1. 建立一个编码（Encoder）和解码（Decoder）的非线性模型，神经网络的参数足够多，能够存储足够的信息；
2. 除了关注句子的整体信息之外，每次翻译下一个词语的时候，需要对不同的词语赋予不同的权重，在这种情况下，再解码的时候，就可以同时考虑到整体的信息和局部的信息。

注意力机制的种类

从初步的调研情况来看，注意力机制有两种方法，一种是基于强化学习（Reinforcement Learning）来做的，另外一种是基于梯度下降（Gradient Decent）来做的。强化学习的机制是通过收益函数（Reward）来激励，让模型更加关注到某个局部的细节。梯度下降法是通过目标函数以及相应的优化函数来做的。无论是 NLP 还是 CV 领域，都可以考虑这些方法来添加注意力机制。

计算机视觉领域的 Attention 部分论文整理

下面将会简单的介绍几篇近期阅读的计算机视觉领域的关于注意力机制的文章。

Look Closer to See Better：Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Recognition

在图像识别领域，通常都会遇到给图片中的鸟类进行分类，包括种类的识别，属性的识别等内容。为了区分不同的鸟，除了从整体来对图片把握之外，更加关注的是一个局部的信息，也就是鸟的样子，包括头部，身体，脚，颜色等内容。至于周边信息，例如花花草草之类的，则显得没有那么重要，它们只能作为一些参照物。因为不同的鸟类会停留在树木上，草地上，关注树木和草地的信息对鸟类的识别并不能够起到至关重要的作用。所以，在图像识别领域引入注意力机制就是一个非常关键的技术，让深度学习模型更加关注某个局部的信息。

在这篇文章里面，作者们提出了一个基于 CNN 的注意力机制，叫做 recurrent attention convolutional neural network（RA-CNN），该模型递归地分析局部信息，从局部的信息中提取必要的特征。同时，在 RA-CNN 中的子网络（sub-network）中存在分类结构，也就是说从不同区域的图片里面，都能够得到一个对鸟类种类划分的概率。除此之外，还引入了 attention 机制，让整个网络结构不仅关注整体信息，还关注局部信息，也就是所谓的 Attention Proposal Sub-Network（APN）。这个 APN 结构是从整个图片（full-image）出发，迭代式地生成子区域，并且对这些子区域进行必要的预测，并将子区域所得到的预测结果进行必要的整合，从而得到整张图片的分类预测概率。

RA-CNN 的特点是进行一个端到端的优化，并不需要提前标注 box，区域等信息就能够进行鸟类的识别和图像种类的划分。在数据集上面，该论文不仅在鸟类数据集（CUB Birds）上面进行了实验，也在狗类识别（Stanford Dogs）和车辆识别（Stanford Cars）上进行了实验，并且都取得了不错的效果。

从深度学习的网络结构来看，RA-CNN 的输入时是整幅图片（Full Image），输出的时候就是分类的概率。而提取图片特征的方法通常来说都是使用卷积神经网络（CNN）的结构，然后把 Attention 机制加入到整个网络结构中。从下图来看，一开始，整幅图片从上方输入，然后判断出一个分类概率；然后中间层输出一个坐标值和尺寸大小，其中坐标值表示的是子图的中心点，尺寸大小表示子图的尺寸。在这种基础上，下一幅子图就是从坐标值和尺寸大小得到的图片，第二个网络就是在这种基础上构建的；再迭代持续放大图片，从而不停地聚焦在图片中的某些关键位置。不同尺寸的图片都能够输出不同的分类概率，再将其分类概率进行必要的融合，最终的到对整幅图片的鸟类识别概率。

因此，在整篇论文中，有几个关键点需要注意：

1. 分类概率的计算，也就是最终的 loss 函数的设计；
2. 从上一幅图片到下一幅图片的坐标值和尺寸大小。

只要获得了这些指标，就可以把整个 RA-CNN 网络搭建起来。

大体来说，第一步就是给定了一幅输入图片 ， 需要提取它的特征，可以记录为 ，这里的 指的是卷积等各种各样的操作。所以得到的概率分布情况其实就是 ， 指的是从 CNN 的特征层到全连接层的函数，外层使用了 Softmax 激活函数来计算鸟类的概率。

第二步就是计算下一个 box 的坐标 和尺寸大小 ，其中 分别指的是横纵坐标，正方形的边长其实是 。用数学公式来记录这个流程就是 。在坐标值的基础上，我们可以得到以下四个值，分别表示 两个坐标轴的上下界：

局部注意力和放大策略（Attention Localization and Amplification）指的是：从上面的方法中拿到坐标值和尺寸，然后把图像进行必要的放大。为了提炼局部的信息，其实就需要在整张图片 的基础上加上一个面具（Mask）。所谓面具，指的是在原始图片的基础上进行点乘 0 或者 1 的操作，把一些数据丢失掉，把一些数据留下。在图片领域，就是把周边的信息丢掉，把鸟的信息留下。但是，有的时候，如果直接进行 0 或者 1 的硬编码，会显得网络结构不够连续或者光滑，因此就有其他的替代函数。

在激活函数里面，逻辑回归函数（Logistic Regression）是很常见的。其实通过逻辑回归函数，我们可以构造出近似的阶梯函数或者面具函数。

对于逻辑回归函数 而言，当 足够大的时候， 当 ； 当 。此时的逻辑回归函数近似于一个阶梯函数。如果假设 ，那么 就是光滑一点的阶梯函数， 当 ； 当 。

因此，基于以上的分析和假设，我们可以构造如下的函数： 其中， 表示图片需要关注的区域， 函数就是 这里的 函数对应了一个足够大的 值。

当然，从一张完整的图片到小图片，在实际操作的时候，需要把小图片继续放大，在放大的过程中，可以考虑使用双线性插值算法来扩大。也就是说：

其中 ， 表示上采样因子， 分别表示一个实数的正数部分和小数部分。

在分类（Classification）和排序（Ranking）部分，RA-CNN 也有着自己的方法论。在损失函数（Loss Function）里面有两个重要的部分，第一个部分就是三幅图片的 LOSS 函数相加，也就是所谓的 classification loss， 表示预测类别的概率， 表示真实的类别。除此之外，另外一个部分就是排序的部分， 其中 表示在第 个尺寸下所得到的类别 的预测概率，并且最大值函数强制了该深度学习模型在训练中可以保证 ，也就是说，局部预测的概率值应该高于整体的概率值。

.

在这种 Attention 机制下，可以使用训练好的 conv5_4 或者 VGG-19 来进行特征的提取。在图像领域，location 的位置是需要通过训练而得到的，因为每张图片的鸟的位置都有所不同。进一步通过数学计算可以得到， 会随着网络而变得越来越小，也就是一个层次递进的关系，越来越关注到局部信息的提取。简单来看，

这里的 表示元素的点乘， 表示之前的网络所得到的导数。

当 ，

当 ，

其余情况，

当 ，

当 ，

其余情况，

当

其余情况，

因此， 在迭代的过程中会越来越小，也就是说关注的区域会越来越集中。

RA-CNN 的实验效果如下：

Multiple Granularity Descriptors for Fine-grained Categorization

这篇文中同样做了鸟类的分类工作，与 RA-CNN 不同之处在于它使用了层次的结构，因为鸟类的区分是按照一定的层次关系来进行的，粗糙来看，有科 -> 属 -> 种三个层次结构。

因此，在设计网络结构的过程中，需要有并行的网络结构，分别对应科，属，种三个层次。从前往后的顺序是检测网络（Detection Network），区域发现（Region Discovery），描述网络（Description Network）。并行的结构是 Family-grained CNN + Family-grained Descriptor，Genus-grained CNN + Genus-grained Descriptor，Species-grained CNN + Species-grained Descriptor。而在区域发现的地方，作者使用了 energy 的思想，让神经网络分别聚焦在图片中的不同部分，最终的到鸟类的预测结果。

Recurrent Models of Visual Attention

在计算机视觉中引入注意力机制，DeepMind 的这篇文章 recurrent models of visual attention 发表于 2014 年。在这篇文章中，作者使用了基于强化学习方法的注意力机制，并且使用收益函数来进行模型的训练。从网络结构来看，不仅从整体来观察图片，也从局部来提取必要的信息。

整体来看，其网络结构是 RNN，上一个阶段得到的信息和坐标会被传递到下一个阶段。这个网络只在最后一步进行分类的概率判断，这是与 RA-CNN 不同之处。这是为了模拟人类看物品的方式，人类并非会一直把注意力放在整张图片上，而是按照某种潜在的顺序对图像进行扫描。Recurrent Models of Visual Attention 本质上是把图片按照某种时间序列的形式进行输入，一次处理原始图片的一部分信息，并且在处理信息的过程中，需要根据过去的信息和任务选择下一个合适的位置进行处理。这样就可以不需要进行事先的位置标记和物品定位了。

正如上图所示，enc 指的是对图片进行编码， 表示解码的过程， 表示图片的一个子区域。而 表示对图片的预测概率或者预测标签。

Multiple Object Recognition with Visual Attention

这篇文章同样是 DeepMind 的论文，与 Recurrent Models of Visual Attention 不同之处在于，它是一个两层的 RNN 结构，并且在最上层把原始图片进行输入。其中 enc 是编码网络， 是解码网络， 是注意力网络，输出概率在解码网络的最后一个单元输出。

在门牌识别里面，该网络是按照从左到右的顺序来进行图片扫描的，这与人类识别物品的方式极其相似。除了门牌识别之外，该论文也对手写字体进行了识别，同样取得了不错的效果。

实验效果如下：

总结

本篇 Blog 初步介绍了计算机视觉中的 Attention 机制，除了这些方法之外，应该还有一些更巧妙的方法，希望各位读者多多指教。

参考文献

1. Look Closer to See Better：Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Recognition，CVPR，2017.
2. Recurrent Models of Visual Attention，NIPS，2014
3. GitHub 代码：Recurrent-Attention-CNN，https://github.com/Jianlong-Fu/Recurrent-Attention-CNN
4. Multiple Granularity Descriptors for Fine-grained Categorization，ICCV，2015
5. Multiple Object Recognition with Visual Attention，ICRL，2015
6. Understanding LSTM Networks，Colah’s Blog，2015，http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
7. Survey on the attention based RNN model and its applications in computer vision，2016

在机器学习领域，聚类问题一直是一个非常常见的问题。无论是在传统的机器学习（Machine Learning）领域，还是自然语言处理（Natural Language Processing）领域，都可以用聚类算法做很多的事情。例如在数据分析领域，我们可以把某个物品用特征来描述出来，例如该房子的面积，价格，朝向等内容，然后使用聚类算法来把相似的房子聚集到一起；在自然语言处理领域，通常都会寻找一些相似的新闻或者把相似的文本信息聚集到一起，在这种情况下，可以用 Word2Vec 把自然语言处理成向量特征，然后使用 KMeans 等机器学习算法来作聚类。除此之外，另外一种做法是使用 Jaccard 相似度来计算两个文本内容之间的相似性，然后使用层次聚类（Hierarchical Clustering）的方法来作聚类。

本文将会从常见的聚类算法出发，然后介绍时间序列聚类的常见算法。

机器学习的聚类算法

KMeans — 基于距离的机器学习聚类算法

KMeans 算法的目的是把欧氏空间 中的 个节点，基于它们之间的距离公式，把它们划分成 个类别，其中类别 的个数是需要在执行算法之前人为设定的。

从数学语言上来说，假设已知的欧式空间点集为 ，事先设定的类别个数是 ，当然 是必须要满足的，因为类别的数目不能够多于点集的元素个数。算法的目标是寻找到合适的集合 使得 达到最小，其中 表示集合 中的所有点的均值。

上面的 表示欧式空间的欧几里得距离，在这种情况下，除了使用 范数之外，还可以使用 范数和其余的 范数。只要该范数满足距离的三个性质即可，也就是非负数，对称，三角不等式。

层次聚类 — 基于相似性的机器学习聚类算法

层次聚类通常来说有两种方法，一种是凝聚，另外一种是分裂。

所谓凝聚，其大体思想就是在一开始的时候，把点集集合中的每个元素都当做一类，然后计算每两个类之前的相似度，也就是元素与元素之间的距离；然后计算集合与集合之前的距离，把相似的集合放在一起，不相似的集合就不需要合并；不停地重复以上操作，直到达到某个限制条件或者不能够继续合并集合为止。

所谓分裂，正好与聚合方法相反。其大体思想就是在刚开始的时候把所有元素都放在一类里面，然后计算两个元素之间的相似性，把不相似元素或者集合进行划分，直到达到某个限制条件或者不能够继续分裂集合为止。

在层次聚类里面，相似度的计算函数就是关键所在。在这种情况下，可以设置两个元素之间的距离公式，例如欧氏空间中两个点的欧式距离。在这种情况下，距离越小表示两者之间越相似，距离越大则表示两者之间越不相似。除此之外，还可以设置两个元素之间的相似度。例如两个集合中的公共元素的个数就可以作为这两个集合之间的相似性。在文本里面，通常可以计算句子和句子的相似度，简单来看就是计算两个句子之间的公共词语的个数。

时间序列的聚类算法

通过以上的描述，如果要做时间序列的聚类，通常来说也有多种方法来做，可以使用基于距离的聚类算法 KMeans，也可以使用基于相似度计算的层次聚类算法。

时间序列的特征提取

之前写过很多时间序列特征提取的方法，无论是常见的时间序列特征，例如最大值，最小值，均值，中位数，方差，值域等内容之外。还可以计算时间序列的熵以及分桶的情况，其分桶的熵指的是把时间序列的值域进行切分，就像 Lebesgue 积分一样，查看落入那些等分桶的时间序列的概率分布情况，就可以进行时间序列的分类。除了 Binned Entropy 之外，还有 Sample Entropy 等各种各样的特征。除了时域特征之外，也可以对时间序列的频域做特征，例如小波分析，傅里叶分析等等。因此，在这种情况下，其实只要做好了时间序列的特征，使用 KMeans 算法就可以得到时间序列的聚类效果，也就是把相似的曲线放在一起。参考文章：时间序列的表示与信息提取。

在提取时间序列的特征之前，通常可以对时间序列进行基线的提取，把时间序列分成基线和误差项。而基线提取的最简单方法就是进行移动平均算法的拟合过程，在这种情况下，可以把原始的时间序列 分成两个部分 和 。i.e. 。有的时候，提取完时间序列的基线之后，其实对时间序列的基线做特征，有的时候分类效果会优于对原始的时间序列做特征。参考文章：两篇关于时间序列的论文。

时间序列的相似度计算

如果要计算时间序列的相似度，通常来说除了欧几里得距离等 距离之外，还可以使用 DTW 等方法。在这种情况下，DTW 是基于动态规划算法来做的，基本想法是根据动态规划原理，来进行时间序列的“扭曲”，从而把时间序列进行必要的错位，计算出最合适的距离。一个简单的例子就是把 和 进行必要的横坐标平移，计算出两条时间序列的最合适距离。但是，从 DTW 的算法描述来看，它的算法复杂度是相对高的，是 量级的，其中 表示时间序列的长度。参考文章：时间序列的搜索。

如果不考虑时间序列的“扭曲”的话，也可以直接使用欧氏距离，无论是 还是 都有它的用武之地。除了距离公式之外，也可以考虑两条时间序列之间的 Pearson 系数，如果两条时间序列相似的话，那么它们之间的 Pearson 系数接近于 1；如果它们之间是负相关的，那么它们之间的 Pearson 系数接近于 -1；如果它们之间没有相关性，Pearson 系数接近于0。除了 Pearson 系数之外，也可以考虑它们之间的线性相关性，毕竟线性相关性与 Pearson 系数是等价的。参考文章：时间序列的相似性。

除此之外，我们也可以用 Auto Encoder 等自编码器技术对时间序列进行特征的编码，也就是说该自编码器的输入层和输出层是恒等的，中间层的神经元个数少于输入层和输出层。在这种情况下，是可以做到对时间序列进行特征的压缩和构造的。除了 Auto Encoder 等无监督方法之外，如果使用其他有监督的神经网络结构的话，例如前馈神经网络，循环神经网络，卷积神经网络等网络结构，可以把归一化之后的时间序列当做输入层，输出层就是时间序列的各种标签，无论是该时间序列的形状种类还是时间序列的异常/正常标签。当该神经网络训练好了之后，中间层的输出都可以作为 Time Series To Vector 的一种模式。i.e. 也就是把时间序列压缩成一个更短一点的向量，然后基于 COSINE 相似度等方法来计算原始时间序列的相似度。参考文章：基于自编码器的时间序列异常检测算法，基于前馈神经网络的时间序列异常检测算法。

总结

如果想对时间序列进行聚类，其方法是非常多的。无论是时间序列的特征构造，还是时间序列的相似度方法，都是需要基于一些人工经验来做的。如果使用深度学习的方法的话，要么就提供大量的标签数据；要么就只能够使用一些无监督的编码器的方法了。本文目前初步介绍了一些时间序列的聚类算法，后续将会基于笔者的学习情况来做进一步的撰写工作。

参考文献

1. 聚类分析：https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
2. Dynamic Time Warping：https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping
3. Pearson Coefficient：https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient
4. Auto Encoder：https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder
5. Word2Vec：https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec，https://samyzaf.com/ML/nlp/nlp.html

在时间序列的众多研究方向上，除了时间序列异常检测，时间序列的相似性，时间序列的趋势预测之外，无论是在量化交易领域还是其余领域，时间序列的单调性都是一个重要课题。本文将会对时间序列的单调性作简单的介绍。

连续函数的单调性

在微积分里面，通常都会研究可微函数的导数，因为导数是反映可微函数单调性的一个重要指标。假设 是定义域 上的可导函数，那么某个点 的导数则定义为：

对于区间 上的可导函数 而言，假设 。如果 ，那么在 的附近， 是严格单调递增函数；如果 ，那么在 的附近， 是严格单调递减函数；如果 ，则基于这个事实无法轻易的判断 在 附近的单调性。可以参考这两个例子：（1），；（2），。这两个例子在 的导数都是零，并且第一个例子在 附近没有单调性， 就是最小值点；但是第二个例子在 处是严格递增的。

时间序列的单调性

通常来说，时间序列分成上涨和下跌两种趋势。如果要严格来写的话，当 时，表示时间序列在 这个区间内是严格单调递增的；当 时，表示时间序列在 这个区间内是严格单调下跌的。但是，在现实环境中，较难找到这种严格递增或者严格递减的情况。在大部分情况下，只存在一个上涨或者下跌的趋势，一旦聚焦到某个时间戳附近时间序列是有可能存在抖动性的。所以我们需要给出一个定义，用来描述时间序列在一个区间内的趋势是上升还是下跌。

考虑时间序列 的一个子序列 ，其中 。如果存在某个 和一组非负实数 使得

其中

就称时间序列 有上涨的趋势。

如果存在某个 和一组非负实数 使得

其中

就称时间序列 有下跌的趋势。

时间序列的单调性 — 均线方法

虽然时间序列是离散的，但是却可以把连续函数的思想应用在上面。

假设现在有一个时间序列是 ，可以考虑第 个点 附近的单调性，按照导数的思想来看就是：当 时，

考虑特殊的情形，假设 ，当第一个公式大于零时，表示 ，i.e. 处于单调上升的趋势中。当第一个公式小于零时，表示 ，i.e. 处于单调下降的趋势中。

但是，时间序列有可能有一定的波动性，也就是说时间序列有可能其实看上去是单调上升的，但是有一定的噪声或者毛刺。所以需要想办法处理掉一些噪声和毛刺。于是，就有人提出了以下几种方法。

简单的移动平均算法

在时间序列领域，简单的移动平均算法 (Simple Moving Average) 是最常见的算法之一。假设原始的时间序列是 ，如果考虑时间戳 的移动平均值，那就是考虑从时间戳 开始，历史上某个窗口上面的所有序列的平均值，用数学公式来描述就是：

其中 指的就是窗口的大小。

命题 1. 假设窗口值 ， 表示短线上穿长线，曲线有上涨的趋势； 表示短线下穿长线，曲线有下跌的趋势。

在这里，短线指的是窗口值 所对应的移动平均线，长线指的是窗口值 所对应的移动平均线。

证明.
根据条件可以得到，。假设 ，那么通过数学推导可以得到：

此时说明 历史上的 个点的平均值大于 历史上的 个点的平均值，该序列有上涨的趋势。反之，如果 ，那么该序列有下跌的趋势。

带权重的移动平均算法

如果窗口值是 ，对于简单移动平均算法，那么 每个元素的权重都是 ，它们都是一样的权重。有的时候我们不希望权重都是恒等的，因为近期的点照理来说是比历史悠久的点更加重要，于是有人提出带权重的移动平均算法 (Weighted Moving Average)。从数学上来看，带权重的移动平均算法指的是

命题 2. 
假设窗口值 ，那么 表示短线上穿长线，曲线有上涨的趋势； 表示短线下穿长线，曲线有下跌的趋势。

在这里，短线指的是窗口值 所对应的带权重的移动平均线，长线指的是窗口值 所对应的带权重的移动平均线。

证明.
根据假设条件可以得到：。假设 ，那么

其中 ，这里的 表示 Gauss 取整函数。因为

所以不等式两边的系数都是非负数。而 ，于是距离当前点 的时间序列相比之前的时间序列有上涨的趋势，并且该不等式两边的系数之和是相等的。这是因为

以上等式易得。于是，当 时，表示时间序列有上涨的趋势；当 时，表示时间序列有下跌的趋势。

指数移动平均算法

指数移动平均算法 (Exponentially Weighted Moving Average) 指的也是移动平均算法，但是它的权重并不是线性递减的，而是呈指数形式递减的。具体来说，如果时间序列是 ，那么它的指数移动平均算法就是：

在这里 。

从数学公式可以推导得出：

在这种情况下，假设 ，那么短线和长线则分别是：

在这里， 是与 相关的值， 是与 相关的值。

命题 3. 
假设 ，当 时， 表示短线上穿长线，曲线有上涨的趋势； 表示短线下穿长线，曲线有下跌的趋势。注：当 时， 可以看做 .

证明.
当 时，。那么

这表示时间序列有上涨的趋势。反之，当 时，表示时间序列有下跌的趋势。

当 时，根据假设有 ，并且

假设 ，通过计算可以得到 ，也就是说 在 上是递增函数，在 是递减函数。于是当 时，

如果 ，那么 可以写成

说明在这种情况下时间序列有上涨的趋势。如果 ，那么 可以写成

说明在这种情况下，时间序列有上涨的趋势。

反之，当 时，也可以使用同样的方法证明时间序列有下跌的趋势。

时间序列的单调性 — 带状方法

根据时间序列的走势，其实可以按照一定的规则计算出它的置信区间，也就是所谓的上界和下界。当最后一些点超过上界或者低于下界的时候，就可以说明这个时间序列的当前的趋势。

控制图

假设时间序列是 ，为了计算某个时间戳 下 的走势，需要考虑该时间序列历史上的一些点。假设我们考虑 中的所有点，可以计算出均值和方差如下：

那么就可以计算出上界，中间线，下界分别是：

这里的 表示系数，通常选择 。

命题 4. 当 ，那么说明 有上涨的趋势；当 时，那么说明 有下跌的趋势；这里的 UCL 和 LCL 是基于 原理所得到的上下界。

Moving Average 控制图

假设我们考虑的时间序列为 ，那么基于窗口 的移动平均值就是

那么 的方差是

于是，基于移动平均算法的控制图就是：

这里的 表示系数，通常选择 。

命题 5. 当 ，那么说明 有上涨的趋势；当 时，那么说明 有下跌的趋势；这里的 UCL 和 LCL 是基于移动平均算法的控制图所得到的上下界。

EWMA 控制图

假设 ，那么根据指数移动平均算法可以得到：

进一步分析可以得到： 的方差是：

于是，

因此，基于 EWMA 的控制图指的是：

这里的 是系数，通常取 。

命题 6. 当 ，那么说明 有上涨的趋势；当 时，那么说明 有下跌的趋势；这里的 UCL 和 LCL 是基于 EWMA 的控制图所得到的上下界。

时间序列的单调性 — 柱状方法

MACD 方法

MACD 算法是比较常见的用于判断时间序列单调性的方法，它的大致思路分成以下几步：

• 根据长短窗口分别计算两条指数移动平均线(EWMA short, EWMA long)；
• 计算两条指数移动平均线之间的距离，作为离差值(DIF)；
• 计算离差值(DIF)的指数移动平均线，作为DEA；
• 将 (DIF-DEA) * 2 作为 MACD 柱状图。

用数学公式来详细描述就是：令 , , ，基于时间序列 ，可以计算基于指数移动平均的两条线，对于所有的 ，有

其中

进一步可以计算离差值 (DIF) 如下：

令 ，计算 DEA 如下：

最后可以计算 MACD 柱状图，对任意的 ，

命题 7. 关于 MACD 的部分性质如下：

• 当 DIF(n) 与 DEA(n) 都大于零时，表示时间序列有上涨的趋势；
• 当 DIF(n) 与 DEA(n) 都小于零时，表示时间序列有递减的趋势；
• 当 DIF(n) 下穿 DEA(n) 时，此时 MACD(n) 小于零，表示时间序列有下跌的趋势；
• 当 DIF(n) 上穿 DEA(n) 时，此时 MACD(n) 大于零，表示时间序列有上涨的趋势；
• MACD(n) 附近的向上或者向下的面积，可以作为时间序列上涨或者下跌幅度的标志。

PS：算法可以从指数移动平均算法换成移动平均算法或者带权重的移动平均算法，长短线的周期可以不局限于 26 和 12，信号线的周期也不局限于 9。

参考资料

1. Moving Average：https://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
2. Double Exponentially Moving Average：https://www.investopedia.com/articles/trading/10/double-exponential-moving-average.asp
3. Control Chart：https://en.wikipedia.org/wiki/Control_chart
4. MACD：https://www.investopedia.com/terms/m/macd.asp
5. Introduction to Statistical Quality Control 6th edition，Douglas C.Montgomery

引言

在时间序列异常检测中，特征工程往往是非常繁琐而复杂的，怎样才能够减少时间序列的特征工程工作量一直是一个关键问题。在本文中，作者们提出了一个新的思路，使用深度学习的办法来进行端到端的训练，从而减少时间序列的特征工程。

提到深度学习，大家都能够想到卷积神经网络（Convolutional Neural Network ）在图像识别中的优异表现，能够想到循环神经网络（Recurrent Neural Network）在机器翻译和文本挖掘领域中所取得的成绩。而一旦提到时间序列，一般的人都能够想到使用 ARIMA 模型或者 LSTM 模型来拟合周期型的时间序列，或者使用其他算法来进行时间序列的异常检测。在这篇文章中，既不谈 CNN 和 LSTM 等深度学习模型，也不谈如何使用 LSTM 来拟合时间序列，本文将会介绍如何使用前馈神经网络 FNN 来进行时间序列的异常检测。并且将会介绍如何使用前馈神经网络，来拟合各种各样的时间序列特征。本篇论文《Feedforward Neural Network for Time Series Anomaly Detection》目前已经挂在 Arxiv 上，有兴趣的读者可以自行参阅：https://arxiv.org/abs/1812.08389。

时间序列异常检测

时间序列异常检测的目的就是在时间序列中寻找不符合常见规律的异常点，无论是在学术界还是工业界这都是一个非常重要的问题。而时间序列异常检测的算法也是层出不穷，无论是统计学中的控制图理论，还是指数移动平均算法，甚至近些年最火的深度学习，都可以应用在时间序列的异常检测上面。在通常情况下，时间序列的异常点是十分稀少的，正常点是非常多的，因此，通常的套路都是使用统计判别算法和无监督算法作为第一层，把有监督算法作为第二层，形成一个无监督与有监督相结合的框架。使用无监督算法可以过滤掉大量的正常样本，将我们标注的注意力放在少数的候选集上；使用有监督算法可以大量的提升准确率，可以把时间序列异常点精确地挑选出来。这个框架之前也说过多次，因此在这里就不再做赘述。

提到第二层的有监督学习算法，通常来说就包括逻辑回归，随机森林，GBDT，XGBoost，LightGBM 等算法。在使用这些算法的时候，不可避免地就需要构造时间序列的特征，也就是人工撰写特征工程的工作。提到时间序列的特征，一般都会想到各种各样的统计特征，例如最大值，最小值，均值等等。除了统计特征之外，我们还可以使用一些简单的时间序列模型，例如移动平均算法，指数移动平均算法等去拟合现有的时间序列，所得到的拟合值与实际值的差值就可以作为时间序列的拟合特征。除了统计特征和拟合特征之外，我们还可以根据时间序列的走势，例如周期型，毛刺型，定时任务型来构造出时间序列的分类特征，用于时间序列形状的多分类问题。因此，就笔者的个人观点，时间序列的特征大体上可以分成统计特征，拟合特征，周期性特征，分类特征等几大类。

在机器学习领域下，可以使用准确率和召回率来评价一个系统或者一个模型的好坏。在这里，我们可以使用 negative 标签来表示时间序列的异常，使用 positive 标签来表示时间序列的正常。因此模型的召回率，准确率，F1-Score 可以如下表示：

而时间序列异常检测工作也不是一件容易的事情，通常来说它具有以下几个难点：

1. 海量时间序列。通常情况下，时间序列不仅仅是按照天来收集数据的，有可能是按照小时，甚至分钟量级来收集数据。因此，在一些情况下，时间序列的数量和长度都是非常大的。
2. 类别不均衡。一般来说，在时间序列异常检测领域，正常样本是非常多的，异常样本是非常少的。在这种情况下，训练模型的时候通常都会遇到类别不均衡的问题。
3. 样本不完整。通常来说，时间序列异常检测领域，是需要用人工来标注样本的，这与推荐系统是非常不一样的。这种情况下，很难通过人工标注的方式，来获得所有类型的样本数据。
4. 特征工程复杂。时间序列有着自己的特点，通过特征工程的方式，确实可以获得不少的特征，但是随着时间序列种类的变多，特征工程将会越来越复杂。

基于以上几个难点，本篇论文提出了一种端到端（End to End）的训练方法，可以解决上面的一些问题。

深度学习的简单回顾

其实最简单的深度学习模型还不是 CNN 和 RNN，最简单的深度学习模型应该是前馈神经网络，也就是所谓的 FNN 模型。当隐藏层的层数较少的时候，当前的前馈神经网络可以称为浅层神经网络；当隐藏层的层数达到一定的数量的时候，当前的前馈神经网络就是所谓的深度前馈神经网络。下面就是一个最简单的前馈神经网络的例子，最左侧是输入层，中间有两个隐藏层，最右侧是输出层。

通常来说，前馈神经网络会涉及到必要的矩阵运算，激活函数的设置等。其中，激活函数的选择有很多，有兴趣的读者可以参见 tensorflow 的官网。比较常见的激活函数有 Sigmoid 函数，tanh 函数，relu 函数以及 relu 函数的各种变种形式（Leaky Relu, PreLu, Elu），以及 Softplus 函数等。

详细来说，以上的激活函数的具体函数表达式如下：

深度学习与时间序列的特征工程

通常来说，基于人工的时间序列特征工程会比较复杂，不仅需要包括均值方差等内容，还包括各种各样的特征，如统计特征，拟合特征，分类特征等。在这种情况下，随着时间的迁移，特征工程将会变得越来越复杂，并且在预测的时候，时间复杂度也会大量增加。那么有没有办法来解决这个问题呢？答案是肯定的。时间序列的一部分特征可以按照如下表格 Table 2 来表示：其中包括均值，方差等特征，也包括拟合特征和部分分类特征。

基于 Table 2，本篇论文的主要定理陈述如下：

Main Theorem. 对于任意正整数 ，存在一个前馈神经网络 使得对于所有的时间序列 ，该神经网络的输入和输出分别是 和表格 2 中 的特征层。

下面，我们就来尝试使用深度学习模型来构造出时间序列的统计特征。首先，我们可以从几个简单的统计特征开始构造，那就是加法（add），减法（minus），最大值（max），最小值（min），均值（avg），绝对值（abs）。在构造时间序列 的以上统计特征之前，我们可以先使用神经网络构造出这几种运算方法。

加法 与减法 的构造十分简单，如下图构造即可：

绝对值函数   通过计算可以得到   所以，可以构造如下的神经网络来表示绝对值函数：

最大值函数 通过计算可以得到

所以，只要能够使用前面的神经网络来构造出绝对值模块，然后使用加减法就可以构造出最大值函数。

最小值函数 通过计算可以得到

所以，同样使用前面的神经网络来构造出绝对值模块，然后使用加减法就可以构造出最小值函数。

在这种情况下，只要能够构造出两个元素的最大值，最小值函数，就可以轻易的构造出 个元素的最大最小值函数，因为

平均值函数 指的是

平方函数 这个函数可以使用 Softplus 激活函数来表达。令 Softplus 为

通过计算可以得到：

因此，Softplus 函数的 Taylor Series 是：

因此， 就可以用神经网络来近似表示：

立方函数 这个函数可以使用 Sigmoid 激活函数来表达。因为 Sigmoid 函数的 Taylor Series 是

那么 就可以用神经网络来近似表示：

深度学习与时间序列的统计特征

提到时间序列的统计特征，一般指的都是已知的时间序列 的最大值，最小值等各种各样的统计指标。如果按照上文所描述的，以下特征都可以用神经网络轻松构造出来：

max:

min:

avg:

variance:

skewness:

kurtosis:

difference:

integration:

absolute_sum_of_changes:

mean_change:

mean_second_derivative_central:

除了以上比较容易构造的特征之外，还有一类特征只为了计算个数的，例如 count_above_mean，count_below_mean 分别是为了计算大于均值的元素个数，小于均值的元素个数。那么最重要的就是要构造出计数函数 count。

回顾一下 NOT 逻辑计算门是：

这个逻辑门可以使用逻辑回归函数来估计，可以参见 函数的图像，当 的时候， 当 的时候， 因此，可以使用函数 来估计 NOT 逻辑门。

当 时，

当 时，

下面，我们来考虑如何构造出一个函数来判断待测试值 是否大于常数

令 可以得到

当 时，

当 时，

因此，所构造的函数 近似于判断待测试值 是否大于常数

下面，可以构造一个类似的函数来判断待测试值 是否小于常数 令 可以得到

当 时，

当 时，

因此，所构造的函数 近似于判断待测试值 是否小于常数

回到时间序列的特征 count_above_mean 与 count_below_mean，可以先计算出均值 mean，然后计算时间序列 每个点与均值的差值，然后使用前面的神经网络模块计算出大于零的差值个数与小于零的差值个数即可。

深度学习与时间序列的拟合特征

时间序列的拟合特征的基本想法是用一些简单的时间序列算法去拟合数据，然后使用拟合数据和真实数据来形成必要的特征。在这里，我们经常使用的算法包括移动平均算法，带权重的移动平均算法，指数移动平均算法等。下面，我们来看一下如何使用神经网络算法来构造出这几个算法。

移动平均算法

移动平均算法指的是，已知时间序列 我们可以使用一个窗口值 得到一组光滑后的时间序列，具体来说就是：

特别地，如果针对时间序列的最后一个点，就可以得到：

因此，当前的实际值与光滑后所得到的值的差值就可以作为特征，i.e. 就可以作为一个特征。然后根据不同的窗口长度 就可以得到不同的特征值。

用和之前类似的方法，我们同样可以构造出一个神经网络算法来得到这个特征。

带权重的移动平均算法

带权重的移动平均算法指的是计算平均值的时候将不同的点带上不同的数值，i.e.

特别地，如果针对时间序列的最后一个点，就可以得到：

用和之前类似的方法，我们同样可以构造出一个神经网络算法来得到这个特征。

指数移动平均算法

指数移动平均算法指的是在已知时间序列的基础上进行加权操作，而权重的大小是呈指数衰减的。用公式来描述就是，已知时间序列 令

从定义上可以得到：

因此，只需要构建一个加权求和，然后计算 的取值就可以得到特征。所以，神经网络可以构建为如下形式：

深度学习与时间序列的周期性特征

在这里，时间序列的周期性特征就是指当前点与昨天同一个时刻，七天前同一个时刻的差值等指标。可以假设时间序列 可以拆分成三个部分 分别是一周前的数据，昨天的数据，今天的数据，假设它们的长度都是 [n/3]，最后一点都表示不同天但是同一个时刻的取值。所以，同环比特征

与 都是可以通过神经网络构造出来。

与 这一类特征也可以构造出来。

有一些特征时用来计算是否高于历史一段时间的最大值，或者低于历史一段时间的最小值，在这里可以先构造 等函数，再计算两者的差值即可。例如，我们可以构造一个特征用于计算当前值是否高过昨天的峰值，以及超出的幅度是多少。用公式来表示那就是：

如果当前值 大于昨天的最大值，就返回它高出的幅度；否则就返回0。

也可以构造一个特征用于计算当前值是否低于一周前的最低值，以及低于的幅度是多少。用公式来表示那就是：

如果当前值 小于一周前的最低值，就返回它低于的幅度；否则就返回0。

这两个特征只需要使用神经网络表示出 激活函数使用 即可。

深度学习与时间序列的分类特征

在时间序列的分类特征里面，有一种特征叫做值分布特征。假设时间序列的值域在 之内，值分布特征的意思是计算出一个时间序列 的取值在 这十个桶的个数，进一步得到它们落入这十个桶的概率是多少。这一类特征可以通过之前所构造的 count 函数来生成。因此，分类特征也是可以通过构造神经网络来形成的。

深度学习与时间序列的特征总结

至此，我们已经证明，对于任意长度 ，存在一个神经网络，它的输入和输出分别是原始的时间序列与 Table 2 中的时间序列特征层。整体来看，

1. 存在多个前馈神经网络可以生成时间序列的特征；

2. 深度学习+时间序列异常检测可以实现端到端（End to End）的训练过程，也就是说：输入数据是归一化之后的原始数据（normalized raw data），输出的是两个标签（正常&异常），神经网络的权重可以通过大量数据集和目标函数训练出来。

基于前馈神经网络的时间序列异常检测算法

通过前面的陈述，我们可以构造一个端到端（End to End）的前馈神经网络，意思就是说：前馈神经网络的输入层是原始的时间序列（归一化之后的数据），前馈神经网络的输出层是标签。

在这里，我们考虑的是三天数据的子序列，以 20180810 的 10:00am 为例，考虑当天历史三小时的数据（07:00-10:00），昨天 20180809 前后三小时的数据（07:00-13:00），再考虑一周前 20180803 前后三小时的数据（07:00-13:00）。这样就形成了一个子序列，总共有 903 个点。然后我们可以使用最大最小归一化获得神经网络的输入数据，而输出数据指的就是最后一个点是异常点（label = 0）还是正常（label = 1）。

Figure 5 指出了前馈神经网络的结构图，输入层是归一化之后的时间序列原始数据，中间两层是隐藏层，输出层就是异常或者正常的概率值。而中间层的激活函数可以使用 ReLU 或者 Leaky ReLU，在这里我们通过实验发现 Leaky ReLU 的效果略好于 ReLU。而最后一层的激活函数使用的是 Softmax 函数，输出的两个概率值之和永远都是 1。

在这种神经网络结构下，神经网络的参数量级大约是 10 万量级，在这种情况下，使用少量的几百几千个样本几乎是无法训练出来的。在这里，我们使用了大约 10 万 的样本数据，才得到一个还不错的效果。在这里，我们使用 3-Sigma 算法，EWMA 控制图算法，多项式回归算法，孤立森林算法，XGBoost + 特征工程，前馈神经网络来进行算法的对比。通过数据的对比可以得到，XGBoost 与 DNN 其实差不多，都能够达到实际使用的上线标准。

从深度学习的基础知识可以得到，CNN 的中间层可以用来提取图片的特征，因此，这里的前馈神经网络的隐藏层的输出同样可以作为时间序列的特征层。于是，我们通过实验，基于隐藏层的输出可以作为时间序列的隐藏特征，也就是所谓的 Time Series To Vector。通过 Time Series To Vector，我们可以既可以对时间序列进行聚类（KMeans），也可以对时间序列进行 Cosine 相似度的计算，进而得到同一类时间序列和相似的时间序列。

论文的主要结论

从本文的主要定理和实验效果来看，前馈神经网络是一个非常有效地可以用作时间序列异常检测的工具。本篇论文不仅提供了一个端到端的训练方法，并且不需要对时间序列进行特征工程的操作。从实验数据来看，使用前馈神经网络（feedforward neural network）可以得到与 XGBoost 差不多的效果。并且，前馈神经网络隐藏层的输出可以作为时间序列的隐藏特征（Time Series To Vector），使用 Cosine 相似度或者 KMeans 算法就可以对时间序列进行相似度的计算和聚类操作。在时间序列异常检测领域，使用特征工程 + 有监督算法的方法论比较多，而使用端到端的训练方法，也就是前馈神经网络的方法应该还是相对较少的。因此，端到端的前馈神经网络算法应该是本文的方法与其他方法论的最大不同点。

参考文献

1. 《企业级 AIOps 实施建议》白皮书-V0.6 版本
2. 《腾讯运维的AI实践》— 2018年4月 GOPS 全球运维大会
3. 《Feedforward Neural Network for Time Series Anomaly Detection》，Arxiv，2018年12月18日
4. Github：https://github.com/Tencent/Metis

Prophet 简介

Facebook 去年开源了一个时间序列预测的算法，叫做 fbprophet，它的官方网址与基本介绍来自于以下几个网站：

1. Github：https://github.com/facebook/prophet
2. 官方网址：https://facebook.github.io/prophet/
3. 论文名字与网址：Forecasting at scale，https://peerj.com/preprints/3190/

从官网的介绍来看，Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势。从论文上的描述来看，这个 prophet 算法是基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的，其中在拟合模型的时候使用了 pyStan 这个开源工具，因此能够在较快的时间内得到需要预测的结果。除此之外，为了方便统计学家，机器学习从业者等人群的使用，prophet 同时提供了 R 语言和 Python 语言的接口。从整体的介绍来看，如果是一般的商业分析或者数据分析的需求，都可以尝试使用这个开源算法来预测未来时间序列的走势。

Prophet 的算法原理

Prophet 数据的输入和输出

首先让我们来看一个常见的时间序列场景，黑色表示原始的时间序列离散点，深蓝色的线表示使用时间序列来拟合所得到的取值，而浅蓝色的线表示时间序列的一个置信区间，也就是所谓的合理的上界和下界。prophet 所做的事情就是：

1. 输入已知的时间序列的时间戳和相应的值；
2. 输入需要预测的时间序列的长度；
3. 输出未来的时间序列走势。
4. 输出结果可以提供必要的统计指标，包括拟合曲线，上界和下界等。

就一般情况而言，时间序列的离线存储格式为时间戳和值这种格式，更多的话可以提供时间序列的 ID，标签等内容。因此，离线存储的时间序列通常都是以下的形式。其中 date 指的是具体的时间戳，category 指的是某条特定的时间序列 id，value 指的是在 date 下这个 category 时间序列的取值，label 指的是人工标记的标签（’0′ 表示异常，’1‘ 表示正常，’unknown’ 表示没有标记或者人工判断不清）。

而 fbprophet 所需要的时间序列也是这种格式的，根据官网的描述，只要用 csv 文件存储两列即可，第一列的名字是 ‘ds’, 第二列的名称是 ‘y’。第一列表示时间序列的时间戳，第二列表示时间序列的取值。通过 prophet 的计算，可以计算出 yhat，yhat_lower，yhat_upper，分别表示时间序列的预测值，预测值的下界，预测值的上界。两份表格如下面的两幅图表示。

Prophet 的算法实现

在时间序列分析领域，有一种常见的分析方法叫做时间序列的分解（Decomposition of Time Series），它把时间序列 分成几个部分，分别是季节项 ，趋势项 ，剩余项 。也就是说对所有的 ，都有

除了加法的形式，还有乘法的形式，也就是：

以上式子等价于 。所以，有的时候在预测模型的时候，会先取对数，然后再进行时间序列的分解，就能得到乘法的形式。在 fbprophet 算法中，作者们基于这种方法进行了必要的改进和优化。

一般来说，在实际生活和生产环节中，除了季节项，趋势项，剩余项之外，通常还有节假日的效应。所以，在 prophet 算法里面，作者同时考虑了以上四项，也就是：

其中 表示趋势项，它表示时间序列在非周期上面的变化趋势； 表示周期项，或者称为季节项，一般来说是以周或者年为单位； 表示节假日项，表示在当天是否存在节假日； 表示误差项或者称为剩余项。Prophet 算法就是通过拟合这几项，然后最后把它们累加起来就得到了时间序列的预测值。

趋势项模型

在 Prophet 算法里面，趋势项有两个重要的函数，一个是基于逻辑回归函数（logistic function）的，另一个是基于分段线性函数（piecewise linear function）的。

首先，我们来介绍一下基于逻辑回归的趋势项是怎么做的。

如果回顾逻辑回归函数的话，一般都会想起这样的形式： 它的导数是 并且 如果增加一些参数的话，那么逻辑回归就可以改写成：

这里的 称为曲线的最大渐近值， 表示曲线的增长率， 表示曲线的中点。当 时，恰好就是大家常见的 sigmoid 函数的形式。从 sigmoid 的函数表达式来看，它满足以下的微分方程：。

那么，如果使用分离变量法来求解微分方程 就可以得到：

.

但是在现实环境中，函数 的三个参数 不可能都是常数，而很有可能是随着时间的迁移而变化的，因此，在 Prophet 里面，作者考虑把这三个参数全部换成了随着时间而变化的函数，也就是 。

除此之外，在现实的时间序列中，曲线的走势肯定不会一直保持不变，在某些特定的时候或者有着某种潜在的周期曲线会发生变化，这种时候，就有学者会去研究变点检测，也就是所谓 change point detection。例如下面的这幅图的 就是时间序列的两个变点。

在 Prophet 里面，是需要设置变点的位置的，而每一段的趋势和走势也是会根据变点的情况而改变的。在程序里面有两种方法，一种是通过人工指定的方式指定变点的位置；另外一种是通过算法来自动选择。在默认的函数里面，Prophet 会选择 n_changepoints = 25 个变点，然后设置变点的范围是前 80%（changepoint_range），也就是在时间序列的前 80% 的区间内会设置变点。通过 forecaster.py 里面的 set_changepoints 函数可以知道，首先要看一些边界条件是否合理，例如时间序列的点数是否少于 n_changepoints 等内容；其次如果边界条件符合，那变点的位置就是均匀分布的，这一点可以通过 np.linspace 这个函数看出来。

下面假设已经放置了 个变点了，并且变点的位置是在时间戳 上，那么在这些时间戳上，我们就需要给出增长率的变化，也就是在时间戳 上发生的 change in rate。可以假设有这样一个向量： 其中 表示在时间戳 上的增长率的变化量。如果一开始的增长率我们使用 来代替的话，那么在时间戳 上的增长率就是 ，通过一个指示函数 就是

那么在时间戳 上面的增长率就是 一旦变化量 确定了，另外一个参数 也要随之确定。在这里需要把线段的边界处理好，因此通过数学计算可以得到：

所以，分段的逻辑回归增长模型就是：

其中，

在逻辑回归函数里面，有一个参数是需要提前设置的，那就是 Capacity，也就是所谓的 ，在使用 Prophet 的 growth = ‘logistic’ 的时候，需要提前设置好 的取值才行。

再次，我们来介绍一下基于分段线性函数的趋势项是怎么做的。众所周知，线性函数指的是 而分段线性函数指的是在每一个子区间上，函数都是线性函数，但是在整段区间上，函数并不完全是线性的。正如下图所示，分段线性函数就是一个折线的形状。

因此，基于分段线性函数的模型形如：

其中 表示增长率（growth rate）， 表示增长率的变化量， 表示 offset parameter。而这两种方法（分段线性函数与逻辑回归函数）最大的区别就是 的设置不一样，在分段线性函数中， 注意：这与之前逻辑回归函数中的设置是不一样的。

在 prophet 的源代码中，forecast.py 这个函数里面包含了最关键的步骤，其中 piecewise_logistic 函数表示了前面所说的基于逻辑回归的增长函数，它的输入包含了 cap 这个指标，因此需要用户事先指定 capacity。而在 piecewise_linear 这个函数中，是不需要 capacity 这个指标的，因此 m = Prophet() 这个函数默认的使用 growth = ‘linear’ 这个增长函数，也可以写作 m = Prophet(growth = ‘linear’)；如果想用 growth = ‘logistic’，就要这样写：

m = Prophet(growth='logistic')
df['cap'] = 6
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=prediction_length, freq='min')
future['cap'] = 6

变点的选择（Changepoint Selection）

在介绍变点之前，先要介绍一下 Laplace 分布，它的概率密度函数为：

其中 表示位置参数， 表示尺度参数。Laplace 分布与正态分布有一定的差异。

在 Prophet 算法中，是需要给出变点的位置，个数，以及增长的变化率的。因此，有三个比较重要的指标，那就是

1. changepoint_range，
2. n_changepoint，
3. changepoint_prior_scale。

changepoint_range 指的是百分比，需要在前 changepoint_range 那么长的时间序列中设置变点，在默认的函数中是 changepoint_range = 0.8。n_changepoint 表示变点的个数，在默认的函数中是 n_changepoint = 25。changepoint_prior_scale 表示变点增长率的分布情况，在论文中， ，这里的 就是 change_point_scale。

在整个开源框架里面，在默认的场景下，变点的选择是基于时间序列的前 80% 的历史数据，然后通过等分的方法找到 25 个变点（change points），而变点的增长率是满足 Laplace 分布 的。因此，当 趋近于零的时候， 也是趋向于零的，此时的增长函数将变成全段的逻辑回归函数或者线性函数。这一点从 的定义可以轻易地看出。

对未来的预估（Trend Forecast Uncertainty）

从历史上长度为 的数据中，我们可以选择出 个变点，它们所对应的增长率的变化量是 。此时我们需要预测未来，因此也需要设置相应的变点的位置，从代码中看，在 forecaster.py 的 sample_predictive_trend 函数中，通过 Poisson 分布等概率分布方法找到新增的 changepoint_ts_new 的位置，然后与 changepoint_t 拼接在一起就得到了整段序列的 changepoint_ts。

changepoint_ts_new = 1 + np.random.rand(n_changes) * (T - 1)
changepoint_ts = np.concatenate((self.changepoints_t, changepoint_ts_new))

第一行代码的 1 保证了 changepoint_ts_new 里面的元素都大于 change_ts 里面的元素。除了变点的位置之外，也需要考虑 的情况。这里令 ，于是新的增长率的变化量就是按照下面的规则来选择的：当 时，

季节性趋势

几乎所有的时间序列预测模型都会考虑这个因素，因为时间序列通常会随着天，周，月，年等季节性的变化而呈现季节性的变化，也称为周期性的变化。对于周期函数而言，大家能够马上联想到的就是正弦余弦函数。而在数学分析中，区间内的周期性函数是可以通过正弦和余弦的函数来表示的：假设 是以 为周期的函数，那么它的傅立叶级数就是 。

在论文中，作者使用傅立叶级数来模拟时间序列的周期性。假设 表示时间序列的周期， 表示以年为周期， 表示以周为周期。它的傅立叶级数的形式都是：

就作者的经验而言，对于以年为周期的序列（）而言，；对于以周为周期的序列（ ）而言，。这里的参数可以形成列向量：

。

当 时，

当 时，

因此，时间序列的季节项就是： 而 的初始化是 。这里的 是通过 seasonality_prior_scale 来控制的，也就是说 seasonality_prior_scale。这个值越大，表示季节的效应越明显；这个值越小，表示季节的效应越不明显。同时，在代码里面，seasonality_mode 也对应着两种模式，分别是加法和乘法，默认是加法的形式。在开源代码中， 函数是通过 fourier_series 来构建的。

节假日效应（holidays and events）

在现实环境中，除了周末，同样有很多节假日，而且不同的国家有着不同的假期。在 Prophet 里面，通过维基百科里面对各个国家的节假日的描述，hdays.py 收集了各个国家的特殊节假日。除了节假日之外，用户还可以根据自身的情况来设置必要的假期，例如 The Super Bowl，双十一等。

由于每个节假日对时间序列的影响程度不一样，例如春节，国庆节则是七天的假期，对于劳动节等假期来说则假日较短。因此，不同的节假日可以看成相互独立的模型，并且可以为不同的节假日设置不同的前后窗口值，表示该节假日会影响前后一段时间的时间序列。用数学语言来说，对与第 个节假日来说， 表示该节假日的前后一段时间。为了表示节假日效应，我们需要一个相应的指示函数（indicator function），同时需要一个参数 来表示节假日的影响范围。假设我们有 个节假日，那么

其中 和

其中 并且该正态分布是受到 holidays_prior_scale 这个指标影响的。默认值是 10，当值越大时，表示节假日对模型的影响越大；当值越小时，表示节假日对模型的效果越小。用户可以根据自己的情况自行调整。

模型拟合（Model Fitting）

按照以上的解释，我们的时间序列已经可以通过增长项，季节项，节假日项来构建了，i.e.

下一步我们只需要拟合函数就可以了，在 Prophet 里面，作者使用了 pyStan 这个开源工具中的 L-BFGS 方法来进行函数的拟合。具体可以参考 forecast.py 里面的 stan_init 函数。

Prophet 中可以设置的参数

在 Prophet 中，用户一般可以设置以下四种参数：

1. Capacity：在增量函数是逻辑回归函数的时候，需要设置的容量值。
2. Change Points：可以通过 n_changepoints 和 changepoint_range 来进行等距的变点设置，也可以通过人工设置的方式来指定时间序列的变点。
3. 季节性和节假日：可以根据实际的业务需求来指定相应的节假日。
4. 光滑参数： changepoint_prior_scale 可以用来控制趋势的灵活度， seasonality_prior_scale 用来控制季节项的灵活度， holidays prior scale 用来控制节假日的灵活度。

如果不想设置的话，使用 Prophet 默认的参数即可。

Prophet 的实际使用

Prophet 的简单使用

因为 Prophet 所需要的两列名称是 ‘ds’ 和 ‘y’，其中，’ds’ 表示时间戳，’y’ 表示时间序列的值，因此通常来说都需要修改 pd.dataframe 的列名字。如果原来的两列名字是 ‘timestamp’ 和 ‘value’ 的话，只需要这样写：

df = df.rename(columns={'timestamp':'ds', 'value':'y'})

如果 ‘timestamp’ 是使用 unixtime 来记录的，需要修改成 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 的形式：

df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'],unit='s')

在一般情况下，时间序列需要进行归一化的操作，而 pd.dataframe 的归一化操作也十分简单：

df['y'] = (df['y'] - df['y'].mean()) / (df['y'].std())

然后就可以初始化模型，然后拟合模型，并且进行时间序列的预测了。

初始化模型：m = Prophet()
拟合模型：m.fit(df)
计算预测值：periods 表示需要预测的点数，freq 表示时间序列的频率。
future = m.make_future_dataframe(periods=30, freq='min')
future.tail()
forecast = m.predict(future)

而 freq 指的是 pd.dataframe 里面的一个指标，’min’ 表示按分钟来收集的时间序列。具体参见文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases

在进行了预测操作之后，通常都希望把时间序列的预测趋势画出来：

画出预测图：
m.plot(forecast)
画出时间序列的分量：
m.plot_components(forecast)

如果要画出更详细的指标，例如中间线，上下界，那么可以这样写：

x1 = forecast['ds']
y1 = forecast['yhat']
y2 = forecast['yhat_lower']
y3 = forecast['yhat_upper']
plt.plot(x1,y1)
plt.plot(x1,y2)
plt.plot(x1,y3)
plt.show()

其实 Prophet 预测的结果都放在了变量 forecast 里面，打印结果的话可以这样写：第一行是打印所有时间戳的预测结果，第二行是打印最后五个时间戳的预测结果。

print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())

Prophet 的参数设置

Prophet 的默认参数可以在 forecaster.py 中看到：

def __init__(
    self,
    growth='linear',
    changepoints=None,
    n_changepoints=25, 
    changepoint_range=0.8,
    yearly_seasonality='auto',
    weekly_seasonality='auto',
    daily_seasonality='auto',
    holidays=None,
    seasonality_mode='additive',
    seasonality_prior_scale=10.0,
    holidays_prior_scale=10.0,
    changepoint_prior_scale=0.05,
    mcmc_samples=0,
    interval_width=0.80,
    uncertainty_samples=1000,
):

增长函数的设置

在 Prophet 里面，有两个增长函数，分别是分段线性函数（linear）和逻辑回归函数（logistic）。而 m = Prophet() 默认使用的是分段线性函数（linear），并且如果要是用逻辑回归函数的时候，需要设置 capacity 的值，i.e. df[‘cap’] = 100，否则会出错。

m = Prophet()
m = Prophet(growth='linear')
m = Prophet(growth='logistic')

变点的设置

在 Prophet 里面，变点默认的选择方法是前 80% 的点中等距选择 25 个点作为变点，也可以通过以下方法来自行设置变点，甚至可以人为设置某些点。

m = Prophet(n_changepoints=25)
m = Prophet(changepoint_range=0.8)
m = Prophet(changepoint_prior_scale=0.05)
m = Prophet(changepoints=['2014-01-01'])

而变点的作图可以使用：

from fbprophet.plot import add_changepoints_to_plot
fig = m.plot(forecast)
a = add_changepoints_to_plot(fig.gca(), m, forecast)

周期性的设置

通常来说，可以在 Prophet 里面设置周期性，无论是按月还是周其实都是可以设置的，例如：

m = Prophet(weekly_seasonality=False)
m.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)

m = Prophet(weekly_seasonality=True)
m.add_seasonality(name='weekly', period=7, fourier_order=3, prior_scale=0.1)

节假日的设置

有的时候，由于双十一或者一些特殊节假日，我们可以设置某些天数是节假日，并且设置它的前后影响范围，也就是 lower_window 和 upper_window。

playoffs = pd.DataFrame({
  'holiday': 'playoff',
  'ds': pd.to_datetime(['2008-01-13', '2009-01-03', '2010-01-16',
                        '2010-01-24', '2010-02-07', '2011-01-08',
                        '2013-01-12', '2014-01-12', '2014-01-19',
                        '2014-02-02', '2015-01-11', '2016-01-17',
                        '2016-01-24', '2016-02-07']),
  'lower_window': 0,
  'upper_window': 1,
})
superbowls = pd.DataFrame({
  'holiday': 'superbowl',
  'ds': pd.to_datetime(['2010-02-07', '2014-02-02', '2016-02-07']),
  'lower_window': 0,
  'upper_window': 1,
})
holidays = pd.concat((playoffs, superbowls))

m = Prophet(holidays=holidays, holidays_prior_scale=10.0)

结束语

对于商业分析等领域的时间序列，Prophet 可以进行很好的拟合和预测，但是对于一些周期性或者趋势性不是很强的时间序列，用 Prophet 可能就不合适了。但是，Prophet 提供了一种时序预测的方法，在用户不是很懂时间序列的前提下都可以使用这个工具得到一个能接受的结果。具体是否用 Prophet 则需要根据具体的时间序列来确定。

参考文献：

1. https://otexts.org/fpp2/components.html
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Decomposition_of_time_series
3. A review of change point detection methods, CTruong, L. Oudre, N.Vayatis
4. https://github.com/facebook/prophet
5. https://facebook.github.io/prophet/