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这就是步骤二：系新机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。并利用交叉验证的方法，统安解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
以上，全安全厂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。然后，电网使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。此外，系新机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。
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，统安举个简单的例子：统安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。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，全安全厂材料人编辑部Alisa编辑。
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