15、模式识别与数据时代的商业洞察

模式识别与数据时代的商业洞察

1. 模式识别的科学根基：贝叶斯定理

模式识别融合了科学与艺术的元素。从历史角度看，其根源基于科学，托马斯·贝叶斯等先驱引领了该领域的研究。贝叶斯于1761年去世，留下两篇未发表的论文，旨在从观察到的结果确定原因的概率。多年后，法国数学家皮埃尔 - 西蒙·拉普拉斯有了类似发现，英国人宣称这是贝叶斯定理的成果。

贝叶斯定理为模式分类问题提供了一种统计方法。该方法要求在任何情况下，量化各种决策之间的权衡，利用概率和与每个决策相关的成本。利用先验知识并观察差异是这一过程的关键。不过，贝叶斯概率理论是纯统计方法，假设潜在概率是完全已知的，能得出理论上的最优决策，但现实世界并非如此简单。

2. 筑地市场的模式分类实例

东京筑地市场每天凌晨四点前海鲜就开始到货，一天会有400种不同的海鲜经过，最终流向街头摊贩或东京最知名的餐厅，拍卖决定了每种美味的去向。东京的鱼市每年处理超过700公吨的海鲜，价值近60亿美元。

在《模式分类》一书中，理查德·杜达以鱼市工人在传送带上对鱼进行分类为例，解释了模式识别的关键方面。假设只有鲈鱼和鲑鱼两种鱼，工人根据鱼的长度、宽度、重量、鳍的数量和形状、头部或眼睛的大小以及整体体型等因素来区分。但也有一些因素会干扰分类，如照明、鱼在传送带上的位置等。

为确保最准确的判断，过程包括捕获图像、分离鱼、进行测量并做出决策。仅依靠长度不能准确判断鱼的类型，因为鲈鱼平均比鲑鱼长，但也有很多反例。因此，选择多个特征（如宽度和亮度）能更有把握地判断鱼的类型。杜达将模式识别定义为收集原始数据并根据模式类别采取行动，识别并非精确匹配，而是理解共性并推断可重复的因素。

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