四、开眼【数据概览】图1电解液的溶剂化结构表征。

并利用交叉验证的方法，油管解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，博主作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，博主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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就是针对于某一特定问题，高仿建立合适的数据库，高仿将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、开眼辅助多维材料表征、开眼获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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，油管来研究超导体的临界温度。

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