机器学习之两三问

    1、什么是召回率和准确率

         准确率比较好理解，准确率是在所有判断positive的对象中，正确判断的比例是多少

        公式为   其中TP代表为true positive ，FP为false positive

        召回率是在所有positive样本中，判断positive的比例是多少

        公式为,其中FN为false negitive

 2、什么是逻辑回归，逻辑回归的代价函数是什么以及求导过程

 

 

3、什么是l1正则化和l2正则化以及作用

    l1正则化和l2正则化都是为了防止训练模型的过拟合，l1正则化会产生稀疏模型，l2正则化会使训练的模型权重接近于零

    l1公式以及推导

   对于L1正则化：，梯度下降的更新为：

    

 

 

 

4、什么是nms

    nms是根据置信度，对冗余的建议框进行筛选，具体算法是：建议框的置信度排序后，和第一个的iou大于门限值的都删除，然后处理第二个，一次类推。