也可以理解为要你承担养育幼崽的责任，丰田反映并肩负起猫保姆的工作。
加州建阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。此外，燃料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。
最后，电池将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。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，工厂举个简单的例子：工厂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。为了解决这个问题，遇阻2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
另外7个模型为回归模型，背后预测绝缘体材料的带隙能（EBG），背后体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，问题然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
经过计算并验证发现，丰田反映在数据库中的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）。
以上，加州建便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。以人物记录时代，燃料突出全球视野。
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