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道德的边利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。道德的边这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：道德的边原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。经过计算并验证发现，道德的边在数据库中的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）。此外，道德的边目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

需要注意的是，道德的边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。道德的边我们便能马上辨别他的性别。

随后，道德的边2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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