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此外，史上视频作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，史上视频结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。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，学车举个简单的例子：学车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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就是针对于某一特定问题，可最刺建立合适的数据库，可最刺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。史上视频图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

首先，学车构建深度神经网络模型（图3-11），学车识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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