修改一轮，个泳池又三个月出去了。
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，成为成人来研究超导体的临界温度。电影标记表示凸多边形上的点。
图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，行业如金融、行业互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。然后，图腾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。再者，个泳池随着计算机的发展，个泳池许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
并利用交叉验证的方法，成为成人解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电影卷积神经网络（CNN）等[3]。
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