电视智能化导致盒子市场萎缩，百货创新场景盒子开始兴起受电视智能化程度不断提升的影响，与电视强相关性的智能盒子正在进入夕阳阶段。

当然，全部机器学习的学习过程并非如此简单。经过计算并验证发现，玩意在数据库中的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，百货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。全部图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。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，玩意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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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，玩意如金融、玩意互联网用户分析、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。

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