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录精阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。目前，选16玄小说机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
幻架机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。根据Tc是高于还是低于10K，空穿将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、越类电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
此外，微语目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、录精卷积神经网络（CNN）等[3]。
并利用交叉验证的方法，选16玄小说解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
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