马丁团队主要从事合成气转化、看8咖水活化、看8咖烃类选择转化和催化原位表征技术等方面等方面的研究，在费托合成、双金属催化体系、催化机理研究等方面取得了系列进展。

经过计算并验证发现，发展在数据库中的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）。属于步骤三：出谋模型建立然而，出谋刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

当然，划策机器学习的学习过程并非如此简单。然后，看8咖采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。随后开发了回归模型来预测铜基、发展铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，发展同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

出谋标记表示凸多边形上的点。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，划策接触的人群越来越多，划策了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

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，看8咖举个简单的例子：看8咖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。

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