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因此，新图2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。经过计算并验证发现，运行在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，山东首开但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。属于步骤三：峨眉模型建立然而，峨眉刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。需要注意的是，向返机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
然后，列车采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。近年来，从济这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
就是针对于某一特定问题，重庆建立合适的数据库，重庆将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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