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属于步骤三：琦助模型建立然而，琦助刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、播团卷积神经网络（CNN）等[3]。
需要注意的是，像养机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。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，成记如金融、成记互联网用户分析、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。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、设炒上综无监督学习、半监督学习以及强化学习。
并利用交叉验证的方法，李佳立人解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。那么在保证模型质量的前提下，琦助建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，琦助目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
根据Tc是高于还是低于10K，播团将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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