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目标检测中Anchor的本质分析

文章目录贝叶斯公式条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率、后验概率朴素贝叶斯贝叶斯公式条件概率事件（结果）：A原因（条件）：B公式：P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(AB)​变形：P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A∣B)P(B)P(AB)=P(B|A)P(A)=P(A|B)P(B)P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A

FLOPs是什么？如何计算？

算法概述工作原理：给定一个样本数据集合，作为训练集，该数据集中每条数据都知道其对应的类别标签。输入一个没有标签的新数据，希望根据训练集的样本数据判断该输入数据的类别。求解思想如下：将输入数据与样本集中的所有数据计算特征距离（相似度），根据距离进行排序，选择距离最近的前k个样本，将该k个样本中出现次数最多的类别作为输入数据的类别。算法特点K近邻算法无需训练，直接计算特征距离即可优点：对异常值不敏感，

FLOPs是什么？如何计算？

算法概述工作原理：给定一个样本数据集合，作为训练集，该数据集中每条数据都知道其对应的类别标签。输入一个没有标签的新数据，希望根据训练集的样本数据判断该输入数据的类别。求解思想如下：将输入数据与样本集中的所有数据计算特征距离（相似度），根据距离进行排序，选择距离最近的前k个样本，将该k个样本中出现次数最多的类别作为输入数据的类别。算法特点K近邻算法无需训练，直接计算特征距离即可优点：对异常值不敏感，