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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、号汽回3-6所示。近年来，油重元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。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，济南但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。因此，号汽回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。并利用交叉验证的方法，油重元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、济南相变及缺陷的分析2017年6月，济南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。基于此，号汽回本文对机器学习进行简单的介绍，号汽回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。

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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、济南无监督学习、半监督学习以及强化学习。账户切换屏幕右上角始终显示活动的个人资料，号汽回让切换账户变得更加容易。

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