摘要：
一些概念 precision--检测准确率 = tp/(tp + fp) recall--漏检率（召回率）= tp/(tp + fn) IOU( intersection-over-union)--表示网络预测框与标注框的重合程度 若黄框为网络的预测结果，绿框为标注结果，IOU=（黄∩绿）/（黄∪绿 阅读全文
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参考博文：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 R-CNN（Regions with CNN features）--2014年提出 算法流程 1.输入一张图片，通过selective search算法找出2000个可能包括检测目标 阅读全文
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解决复杂非线性问题 BP神经网络 模型表示 theta->weights sigmoid->activation function input_layer->hidden_layer->output_layer 对每一个隐藏层的操作等同于Logistic Regression。因此，通过BP神经网络 阅读全文
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分类任务 原始方法：通过将线性回归的输出映射到0～1，设定阈值来实现分类任务 改进方法：原始方法的效果在实际应用中表现不好，因为分类任务通常不是线性函数，因此提出了逻辑回归 逻辑回归 假设表示--引入sigmoid函数g sigmoid函数将输出映射到区间（0,1），可以看作是概率 损失函数 多分类 阅读全文
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回归任务 多变量线性回归 公式 h为假设，theta为模型参数（代表了特征的权重），x为特征的值 参数更新 梯度下降算法 影响梯度下降算法的因素 （1）加速梯度下降：通过让每一个输入值大致在相同的范围可以加速梯度下降，因为theta在x的范围比较小的时候收敛更快， x的范围不平整时收敛慢且会发生震荡 阅读全文
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任务 放电时长预测，属于回归问题 数据集 从已经标注的样本库中取出10000条放电完全的曲线，70%为训练集，30%为测试集 特征及标签 对每一个样本，随机选取大于46.5V的点作为曲线最后一个点，该点到46.5V的时长即为预测时长 算法 Linear Regression，BP，GB，GBDT，X 阅读全文
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名词解释 基站退服--由于停电，设备故障等原因导致基站退出服务状态，退服电压为46.5V 电池状态--正常放电、一次下电（二次下电）、油机发电、充电 电池隐患--组间不均衡（轻微、中等、严重）、单组电池 RF--Random Forest 随机森林 GB--Gradient Boosting 梯度提 阅读全文
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1.Python环境 Python解释器--Python.exe Python包集合--Lib，包括自带包和第三方包 2.Anaconda--一个科学计算环境，Python的发行版本 包括了Conda--包和虚拟环境管理工具 3.Conda的使用（环境管理） # 创建一个名为learn的环境，指定P 阅读全文
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机器学习的定义 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at t 阅读全文