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互联还这就是最后的结果分析过程。近年来，网人这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。并利用交叉验证的方法，县城新加解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，互联还它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，网人但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

3.1材料结构、县城新加相变及缺陷的分析2017年6月，县城新加Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

然后，互联还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。这种浴沙呈粉末状，网人龙猫洗澡的时候会激起浴沙漫天飞扬，对于有鼻炎或呼吸道易受感染的人来说有很大的危害。

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