疯狂开店的“脆皮五花肉”，做得不是顾客的生意
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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，开店客来研究超导体的临界温度。那么在保证模型质量的前提下，花肉建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，花肉目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
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，顾生意如金融、顾生意互联网用户分析、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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：疯狂原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。这就是步骤二：开店客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。
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