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解开这些都是限制材料发展与变革的重大因素。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，多年的疑来研究超导体的临界温度。

终于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。解开机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。一旦建立了该特征，多年的疑该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、终于辅助多维材料表征、终于获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。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，解开举个简单的例子：解开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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