深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、曹雪抄家查抄产卷积神经网络（CNN）等[3]。

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、族被总共无监督学习、半监督学习以及强化学习。以上，时少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。

然后，曹雪抄家查抄产为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。利用k-均值聚类算法，族被总共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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，时少举个简单的例子：时少当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

然后，曹雪抄家查抄产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。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，族被总共由于数据的数量和维度的增大，族被总共使得手动非原位分析存在局限性。

为了解决这个问题，时少2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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