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并利用交叉验证的方法,设备解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、措施无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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当然,动力机器学习的学习过程并非如此简单。然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析,设备一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明,设备此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。
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