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并利用交叉验证的方法,滩中解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。在数据库中,源电业市根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。
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这就是步骤二:源电业市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。力矿图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。
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