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绪论机器学习是致力于通过计算手段，利用经验来改善系统性能的学科 模型推理结果，如果是离散的则为分类，连续的是回归 机器学习与归纳偏好，通过数据的特征判断一些指标，比如书中举例通过色泽等判断西瓜好坏 发展历程：推理期(七八十年代)->知识期(七十年代开始)->学习期(从样例中学习,八十年代开始)->统计学习(九十年代中期)，在这过程中反复进入高潮与低谷的深度学习，或者连结主义学习，就是至今依然热门的深度学习 应用：计算机视觉-图片，视频，自然语言，语音，天气预报，能源勘测，环境监测，客户数据分析，搜索，自动驾驶， 第二章 模型评估与选择 ...

iou, 两个图片交并比超过0.5则认为检测正确 precision=TP/(TP+FP), recall=TP/(TP+FN),在一张图片中，针对狗这个类别，TP代表狗被检测成狗，FP代表别的东西被检测成了狗，FN代表狗没有被检测出来 针对一张图片，对某一个类物体检测出来，按照score排序，选择不同的阈值(置信度阈值)，会得到不同的precision和recall， 绘制一条precision,recall的曲线，曲线下面的面积就是AP值，VOC07取11个不同recall对应的precision取平均得到mAP PascalVOC2007， ...