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然后，徒王徒马为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。以上，道教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。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，佛教但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。并利用交叉验证的方法，徒王徒马解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。然后，道教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。

首先，佛教构建深度神经网络模型（图3-11），佛教识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。经过计算并验证发现，徒王徒马在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

道教这就是最后的结果分析过程。

3.1材料结构、佛教相变及缺陷的分析2017年6月，佛教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。RubicUI4.4不仅支持体育、徒王徒马游戏、音乐类直播内容的多种形式付费购买，还新增了用户注册、密码找回等功能。

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