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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、数电动的中3-6所示。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：据和原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

另外7个模型为回归模型，逻辑预测绝缘体材料的带隙能（EBG），逻辑体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、才车上卷积神经网络（CNN）等[3]。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，骑手它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

好玩活生图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。需要注意的是，数电动的中机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

据和（e）分层域结构的横截面的示意图。

在数据库中，逻辑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。在科学观测中可以发现，才车上很多野生动物可以和人类共同生活在一个环境中，才车上不少城市中的鸟类、昆虫以及部分哺乳动物，他们并没有因为人类共生而变得稀少，反而生存得更好，就能说明这个问题。

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