然后，增本診病狀感使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結(jié)構(gòu)進行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。當然，土確機器學習的學習過程并非如此簡單。就是針對于某一特定問題，例3例建立合適的數(shù)據(jù)庫，例3例將計算機和統(tǒng)計學等學科結(jié)合在一起，建立數(shù)學模型并不斷的進行評估修正，最后獲得能夠準確預測的模型。

當我們進行PFM圖譜分析時，新增僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉(zhuǎn)變，新增而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內(nèi)的反轉(zhuǎn)，因此將上述降噪處理的數(shù)據(jù)、凸殼曲線以及k-均值聚類的方法結(jié)合在一起進行分析，發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內(nèi)的結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變機制。隨后開發(fā)了回歸模型來預測銅基、本土鐵基和低溫轉(zhuǎn)變化合物等各種材料的Tc值，本土同樣取得了較好結(jié)果，利用AFLOW在線存儲庫中的材料數(shù)據(jù)，他們進一步提高了這些模型的準確性。

在數(shù)據(jù)庫中，日染根據(jù)材料的某些屬性可以建立機器學習模型，便可快速對材料的性能進行預測，甚至是設(shè)計新材料，解決了周期長、成本高的問題。

圖3-1機器學習流程圖圖3-2?數(shù)據(jù)集分類圖圖3-3???????????????????????圖3-3?帶隙能與電離勢關(guān)系圖圖3-4?模型預測數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的對比曲線2018年Zong[5]等人采用隨機森林算法以及回歸模型，東省來研究超導體的臨界溫度。等到母貓生下第三只幼崽并獨立完成照顧崽子時，無新無癥我媽才略放心的準備去洗手。

但如果在懷孕期間，增本診病狀感貓咪突然不吃不喝，甚至連眼神都變得呆滯起來，那就要注意了，很可能是貓咪出現(xiàn)了問題。最可氣的是它們還跟我搶媽媽，土確我媽跟我坐在一起看電視，一只只全都來搗亂，非要我媽陪它們玩。

結(jié)果半路上就聽到啪嘰一聲，例3例第一只小奶貓已經(jīng)生下來了，我媽又一手輕抓著還連著臍帶的貓崽子，嘴里還罵罵咧咧的批評貓咪不懂事、瞎胡鬧。所以如果沒有疾病的干擾，新增母貓突然停止進食，是分娩的重要預兆。