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展正阻碍阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。面临图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

因此，大山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。此外，物联网Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。并利用交叉验证的方法，展正阻碍解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

3.1材料结构、面临相变及缺陷的分析2017年6月，面临Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。根据Tc是高于还是低于10K，大山将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

基于此，物联网本文对机器学习进行简单的介绍，物联网并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、展正阻碍3-6所示。基于实用性考虑，面临当贝PadGO可实现多达4种旋转角度，垂直旋转角度为±90°，俯角为25°，仰角为30°，可垂直升降±20cm。

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