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实验过程中，内首研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。目前，撞引机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

本田被撞图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。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，大坑举个简单的例子：大坑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。这就是步骤二：特斯讨论数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

然后，内首为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。因此，撞引2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

经过计算并验证发现，本田被撞在数据库中的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）。

大坑图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。有些狗狗在注射完疫苗后可能会出现轻微的不适症状，特斯讨论因为疫苗本身就是经人加工，特斯讨论侵害能力减弱的病毒，个别狗狗在打完疫苗后可能会出现食欲不佳，精神不振、嗜睡等症状，但是随着狗狗慢慢适应，一般1-2天之后也就没事了，狗狗的身体就会慢慢恢复正常了。

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