假设有100张照片，其中，猫的照片有60张，狗的照片有40张。假设猫的照片为正类（Positive），狗的照片为负类（Negative）。机器学习算法识别结果：正确肯定 ，错误否定 FN=20，错误肯定 FP=10，正确否定 ，试计算该机器学习模型在识别猫照片时的精准率（precision)和召回率（recall)分别是多少？

根据题意，可以列出以下混淆矩阵：

          Predicted
          Positive Negative
Actual    ------------------
Positive |   TP     FP
Negative |   FN     TN

其中，TP 表示正确肯定的数量，FP 表示错误肯定的数量，FN 表示错误否定的数量，TN 表示正确否定的数量。

根据题意，可以得到：

- TP = 60 - FN = 40
- FP = 10
- TN = 100 - 60 - 40 - 10 = 30

因此，精准率（precision）可以计算为：

precision = TP / (TP + FP) = 40 / (40 + 10) = 0.8

召回率（recall）可以计算为：

recall = TP / (TP + FN) = 40 / (40 + 20) = 0.67

因此，该机器学习模型在识别猫照片时的精准率为 0.8，召回率为 0.67。