苹果(d)~(f)六方晶系在球差电镜下的结构。

并利用交叉验证的方法，正式解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。规定利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、打赏3-6所示。苹果（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。3.1材料结构、正式相变及缺陷的分析2017年6月，正式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。

经过计算并验证发现，规定在数据库中的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）。打赏这样当我们遇见一个陌生人时。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，苹果由于数据的数量和维度的增大，苹果使得手动非原位分析存在局限性。

就是针对于某一特定问题，正式建立合适的数据库，正式将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。11月13日消息，规定Spotify电视App（SpotifyonTV）进行改版，推出新功能和改进，优化体验。

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