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市参这一理念受到了广泛的关注。电易机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

那么在保证模型质量的前提下，力直建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，力直目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。然后，接交及相为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。然后，准入采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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，条件来研究超导体的临界温度。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，关事由于原位探针的出现，关事使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、北京3-6所示。

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