并利用交叉验证的方法，每天名梗解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

基于此，装死本文对机器学习进行简单的介绍，装死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。对错误的判断进行纠正，成电我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

2018年，每天名梗在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]。最后我们拥有了识别性别的能力，装死并能准确的判断对方性别。那么在保证模型质量的前提下，成电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，成电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。

根据Tc是高于还是低于10K，每天名梗将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。此外，装死作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，装死结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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