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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

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老生常談,凝聚態(tài)物理的基本任務(wù)之一,就是構(gòu)建材料結(jié)構(gòu)與物理效應(yīng)間的內(nèi)在聯(lián)系。這里的結(jié)構(gòu),包括晶體結(jié)構(gòu)、電子結(jié)構(gòu)和介觀微結(jié)構(gòu) (如疇) 等。

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1957年,弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)從數(shù)學(xué)角度考察MP模型,并提出可以通過若干成對(duì)的輸入輸出數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得ω和b的...

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