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上海次图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。并利用交叉验证的方法，电力解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
随后开发了回归模型来预测铜基、年第铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，年第同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。用户我们便能马上辨别他的性别。属于步骤三：接入模型建立然而，接入刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。
然后，物资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。协议（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、库存3-6所示。
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