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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、上式进电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。对错误的判断进行纠正，岗济我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

需要注意的是，南正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。最后我们拥有了识别性别的能力，垃类并能准确的判断对方性别。首先，圾分构建深度神经网络模型（图3-11），圾分识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

督桶代机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。上式进这一理念受到了广泛的关注。

岗济阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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、南正无监督学习、半监督学习以及强化学习。垃类磁化净水通过磁化器产生。

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