這就是步驟二：復(fù)蘇數(shù)據(jù)收集跟據(jù)這些特征，我們的大腦自動(dòng)建立識(shí)別性別的模型。并利用交叉驗(yàn)證的方法，勘探開解釋了分類模型的準(zhǔn)確性，精確度為92±0.01%（圖3-9）。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是否有對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、慢跑無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

油氣陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計(jì)算的凹面積圖。圖3-5?隨機(jī)森林算法流程圖圖3-6超導(dǎo)材料的Tc散點(diǎn)圖3.2輔助材料測(cè)試的表征近年來(lái)，投資由于原位探針的出現(xiàn)，投資使研究人員研究鐵電疇結(jié)構(gòu)在外部刺激下的翻轉(zhuǎn)機(jī)制成為可能。

本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法不做過(guò)多介紹，小幅小步詳細(xì)內(nèi)容課參照機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍進(jìn)行了解。

目前，復(fù)蘇機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中已經(jīng)得到了一些進(jìn)展，如進(jìn)行材料結(jié)構(gòu)、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測(cè)試的表征[7-9]等。因此，勘探開2018年1月，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的J.C.Agar[7]等人設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，幫助我們理解和設(shè)計(jì)鐵電材料。

慢跑（e）分層域結(jié)構(gòu)的橫截面的示意圖。這個(gè)人是男人還是女人？隨著我們慢慢的長(zhǎng)大，油氣接觸的人群越來(lái)越多，油氣了解的男人女人的特征越來(lái)越多，如音色、穿衣、相貌特征、發(fā)型、行為舉止等。

然后，投資采用梯度提升決策樹算法，建立了8個(gè)預(yù)測(cè)模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。然后，小幅小步為了定量的分析壓電滯回線的凹陷特征，構(gòu)建圖3-8所示的凸結(jié)構(gòu)曲線。