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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、氨作3-6所示。基于此，为航本文对机器学习进行简单的介绍，为航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。

运燃（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。当然，经济机器学习的学习过程并非如此简单。就是针对于某一特定问题，绿色料建立合适的数据库，绿色料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。

以上，氨作便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。另外7个模型为回归模型，为航预测绝缘体材料的带隙能（EBG），为航体积模量（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）。

2018年，运燃在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]。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，经济所涉及领域也正在慢慢完善。三、绿色料要少食多餐幼犬还没有长大，绿色料胃部承受能力不是很强大，而且幼犬是不懂饥饱的，容易造成过饱的情况，很可能会导致消化不良，所以一定要控制幼犬的喂食量，建议是少食多餐，根据狗粮的提示喂食，大概喂食到狗狗肚子微微鼓起就好了。

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