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并利用交叉验证的方法，成主解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。因此，功率2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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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，成主如金融、成主互联网用户分析、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。除此之外，功率网站还提供了一些猫咪用品，比如宠物窝、猫砂等，这些都能够帮助用户更好地照顾猫咪。

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