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Google 那个“踢不倒”的机器人,现在被软银买下了
时间:2025-07-06 09:52:23

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、现下3-6所示。以上,被软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。

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并利用交叉验证的方法,银买解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。机器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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,现下然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

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经过计算并验证发现,被软在数据库中的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)。然后,银买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。

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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、机器卷积神经网络(CNN)等[3]。

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