你说的是这种雪橇犬么【↓】这种狗狗是西伯利亚的雪橇犬，低成也叫哈士奇两个眼睛的颜色不一样是哈士奇中的一种，低成叫鸳鸯眼，据说这是种缺陷【因为我家养的是阿拉斯加所以对哈士奇并不是特别了解】和阿拉斯加雪橇犬的区别就是，阿拉斯加蓝眼为缺陷，哈士奇蓝眼是正常，鸳鸯眼为缺陷二：哈士奇住旅店怎么样《雪地黄金犬》本片的剧情是发生在阿拉斯加掏金热时期，主角是一位为了完成父亲遗志而来到北国寻金的年轻人Jack，他来此认识了一位雪地运送者Alex接著开始了他们的旅程。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，低成由于原位探针的出现，低成使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。最后，低成将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

近年来，低成这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。最后我们拥有了识别性别的能力，低成并能准确的判断对方性别。对错误的判断进行纠正，低成我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：低成原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、低成卷积神经网络（CNN）等[3]。

低成机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

需要注意的是，低成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。利用k-均值聚类算法，低成根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

以上，低成便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。因此，低成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。

经过计算并验证发现，低成在数据库中的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）。需要注意的是，低成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。