在科学观测中可以发现，百货很多野生动物可以和人类共同生活在一个环境中，百货不少城市中的鸟类、昆虫以及部分哺乳动物，他们并没有因为人类共生而变得稀少，反而生存得更好，就能说明这个问题。

需要注意的是，全部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。并利用交叉验证的方法，玩意解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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、百货电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，全部举个简单的例子：全部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。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）。

作者进一步扩展了其框架，百货以提取硫空位的扩散参数，百货并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。Ceder教授指出，全部可以借鉴遗传科学的方法，全部就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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