具体来说，如果像标准K-means算法中一样，使用欧氏距离的话，大的锚框会比小的锚框产生更多的误差，因此，希望关于距离的度量与框的大小无关，所以采用交并比替换欧氏距离，距离度量公式改为d(box, centroid) = 1 - IOU(box, centroid)需要解决的第二个问题：模型的不稳定。这样做的原理是因为虽然目标检测的数据集规模相对较小，但其实已经能够覆盖大多数物体的形状，例如：猫科

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机器学习项目实战：基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类，对比了SVM、决策树、随机森林等多种不同模型效果， 包含项目讲解、完整项目代码、数据集、报告

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