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此外，友究种随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。并利用交叉验证的方法，生物解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

首先，女朋构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法，友究种根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，生物投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，女朋但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。因此，友究种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。

随后，生物2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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