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为了解决这个问题,看球2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。知咋机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
实验过程中,道N到底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。此外,作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。别光这一理念受到了广泛的关注。
为了解决上述出现的问题,看球结合目前人工智能的发展潮流,看球科学家发现,我们可以将所有的实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。然后,知咋采用梯度提升决策树算法,建立了8个预测模型(图3-1),其中之一为二分类模型,用于预测该材料是金属还是绝缘体。
道N到底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。
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