计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了解什么知识点可以私信或者评论，如果重要而且恰巧我也能学会，会尽快更新。最后，每一个知识点我会参考很多资料。考虑到简洁性，就不引用了。如有冒犯之处，联系我进行删除或者补加引用。在此先提前致歉了！
如题，这些东西大多数人都会
但是，记忆内容较多
面试一紧张。。。
主要目的是帮助大家记忆
会分享一些个人的记忆技巧
基本概念
| P | Positive | 阳性 | 正样本 |
|---|---|---|---|
| N | Negative | 阴性 | 负样本 |
| T | True | 真 |
|---|---|---|
| TP | True Positive | 真阳性 |
| TN | True Negative | 真阴性 |
| F | False | 假 |
|---|---|---|
| FP | False Positive | 假阳性 |
| FN | False Negative | 假阴性 |
P = TP + FN
N = TN + FP
举个例子
正样本（阳性）被错误判定为负样本（阴性）
对应上述的FN
五个率
准确率（Accuracy）
反应对整体样本的分类
有多少样本预测正确
精确率（Precision）
预测的正样本中对了多少
精确率以P开头，所以公式里全是P
召回率（Recall）
正样本预测对了多少
召回率和精确率组队记忆，因为精确率都是P
所以召回率里有N
漏警率（Missing Alarm）
正样本预测错了多少
与召回率组队记忆，召回和漏警是反义词
所以分子取反，T变F，P变N
虚警率（False Alarm）
预测的正样本中错了多少
F1 Score
上述指标都存在片面性
计算精确率和召回率的调和平均数
得到一个相对全面的指标
记忆关键点：调和平均数、PR
因为后面还有P-R曲线，所以PR是关键词，应该不难记
P-R曲线
F1 Score还不过瘾
使用曲线来更加全面衡量
P是Precision，是纵轴
R是Recall，是横轴
一个增加，另一个减小，反比例
R的下面像不像两条腿？
有两条腿才能更接地气，与大地贴合
所以R是水平的横轴
ROC曲线
受试者工作特性(Receiver Operating Characteristic)
另一种评价曲线
表格中的R代表Rate
一个增加，另一个增加，正比例
| 横轴 | 假阳性率 | FPR | FP/N |
|---|---|---|---|
| 纵轴 | 真阳性率 | TPR | TP/P |
阳性都是P，真的是T，假的是F
假的对应假的 分母是N
真的对应真的 分母是P
假的人被打倒，趴在了地上，所以是横轴
AUC(Area Under Curve)
对应上述两种曲线（一般对应ROC）
曲线和横轴围成的面积
或者说曲线的积分
以上两个曲线横轴和纵轴的最大值都是1
所以AUC<=1
AUC越大，模型越好
这两个曲线怎么画？
改变分类的阈值（分类的标准）
横轴和纵轴的值会随之变化
阈值取的越多
点越多
就画出来曲线了
两个曲线的使用范围？
根据计算公式
P-R主要关注正样本
ROC关注整体
基于此
样本比例变化大的时候
P-R变化很大
ROC变化较小
所以
如果比较在意样本比例变化的影响，用P-R
反之，用ROC
完
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