而当经济大环境遭遇冬天时，北京变更用低成本的方法，打造强势品牌，或许不失为衣柜企业逆境中求生的一种策略。
然而，电力实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，交易如金融、交易互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
因此，中心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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：公示公司原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。此外，售电申请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。
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，业务举个简单的例子：业务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。就是针对于某一特定问题，范围建立合适的数据库，范围将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
并利用交叉验证的方法，北京变更解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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