然后，德军的逃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。

跑计这些都是限制材料发展与变革的重大因素。3.1材料结构、德军的逃相变及缺陷的分析2017年6月，德军的逃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。

首先，跑计利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，跑计降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。经过计算并验证发现，德军的逃在数据库中的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）。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、跑计辅助多维材料表征、跑计获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

最后我们拥有了识别性别的能力，德军的逃并能准确的判断对方性别。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、跑计无监督学习、半监督学习以及强化学习。

这就是步骤二：德军的逃数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、跑计卷积神经网络（CNN）等[3]。等到母猫生下第三只幼崽并独立完成照顾崽子时，德军的逃我妈才略放心的准备去洗手。

但小母猫也是个有毅力的，跑计就保持着可怜地喵叫声，一直绕着我妈小腿打转，甚至还用尾巴尖勾着小腿，简直就像一个魅惑君王的妖精。）最后母猫生下来5只小奶猫，德军的逃两只是三花色、一只橘色、一只狸花色，估计老公最少有两个。

直到小母猫憋不住了，跑计直接站立生崽，还是我第一个发现的。它居然一只一只，德军的逃把五只小奶猫都叼去藏在一个角落里。