[博海拾贝0617]我是药材我骄傲

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近年来，拾贝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。经过计算并验证发现，药材在数据库中的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）。

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然后，博海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。拾贝这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

药材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。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，博海详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。没有品牌的经销商在市场不景气的时候，拾贝营业额一落千丈，而同一品牌代理商太多，到最后是谁都分不到多少羹。

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