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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：传承原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、致敬卷积神经网络（CNN）等[3]。

泉城机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

需要注意的是，手塑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。利用k-均值聚类算法，位微缩文化根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

以上，人像人用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。因此，济南景观2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

经过计算并验证发现，陶塑在数据库中的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）。需要注意的是，非遗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。