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月预成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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，次周但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

在数据库中，交易交结根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。实验过程中，川售电市场研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。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，月预成来研究超导体的临界温度。

次周这就是最后的结果分析过程。因此，交易交结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。

2018年，川售电市场在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

近年来，月预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。在狗狗的嗅觉中，次周粪便散发着食物的气味，所以它也会主动再把粑粑吃下去。

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