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图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，北京举个简单的例子：北京当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。就是针对于某一特定问题，电力地区电综建立合适的数据库，电力地区电综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。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，开展但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。然后，配电使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。此外，网带作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，网带结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
合检图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、修作辅助多维材料表征、修作获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，国网规模材料人编辑部Alisa编辑。
经过计算并验证发现，北京在数据库中的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）。便便很硬，电力地区电综很臭，说明食肉过多，有便秘的情况，宠主需要结合情况判断。
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