為了解決這個(gè)問題，案例2019年2月，Maksov等人[9]建立了機(jī)器學(xué)習(xí)模型來自動(dòng)分析圖像?！疽Z】干貨專欄材料人現(xiàn)在已經(jīng)推出了很多優(yōu)質(zhì)的專欄文章，些降所涉及領(lǐng)域也正在慢慢完善。這個(gè)人是男人還是女人？隨著我們慢慢的長大，維打接觸的人群越來越多，維打了解的男人女人的特征越來越多，如音色、穿衣、相貌特征、發(fā)型、行為舉止等。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的擴(kuò)展，擊的經(jīng)典它是機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)階段--深層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)中的多層感知機(jī)可以彌補(bǔ)淺層學(xué)習(xí)的不足。另外7個(gè)模型為回歸模型，案例預(yù)測絕緣體材料的帶隙能（EBG），案例體積模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜溫度（θD），定壓熱容（CP），定容熱容（Cv）以及熱擴(kuò)散系數(shù)（αv）。

對錯(cuò)誤的判斷進(jìn)行糾正，些降我們的大腦便記住這一特征，并將大腦的模型進(jìn)行重建，這樣就能更準(zhǔn)確的有性別的區(qū)別。

并利用交叉驗(yàn)證的方法，維打解釋了分類模型的準(zhǔn)確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。這樣，擊的經(jīng)典消費(fèi)者的選擇范圍就大大增加了，消費(fèi)者可以根據(jù)自己的喜好來挑選狗狗，這也是2017年狗狗市場最好的表現(xiàn)之一。

此外，案例由于新型犬只的出現(xiàn)，更多的人也開始關(guān)注狗狗市場，把它們當(dāng)做伴侶動(dòng)物、寵物、家庭成員，甚至是家庭的重要成員。雖然市場競爭激烈，些降但是2017年的狗狗市場仍然是最好的，它為消費(fèi)者的選擇提供了更多的機(jī)會，也為犬只界的發(fā)展提供了更大的動(dòng)力。

特別是犬只品種的改良，維打更是讓人眼前一亮，使得犬只在質(zhì)量、外觀上都有了很大的改善。首先，擊的經(jīng)典2017年的狗狗市場最好的就是新品種的出現(xiàn)，擊的經(jīng)典市面上從拉布拉多到比熊，從哈士奇到博美，從金毛到灰狗，從藏獒到柴犬，從羅威納到沙皮，幾乎所有種類都有，無論是大型犬還是小型犬，都能在市面上看到。