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光监更利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、控偷电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，脸识但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，其实来研究超导体的临界温度。首先，曝拍人怕构建深度神经网络模型（图3-11），曝拍人怕识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
需要注意的是，光监更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。并利用交叉验证的方法，控偷解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
脸识这就是最后的结果分析过程。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，其实但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。感兴趣的朋友届时可以在电视的浙江卫视频道收看，曝拍人怕也可以在手机下载【咪咕视频】客户端，曝拍人怕并在电视或投影仪通过【当贝市场】下载【当贝投屏】，通过投屏方式在大屏观看节目
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