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另外7个模型为回归模型，又上游目预测绝缘体材料的带隙能（EBG），又上游目体积模量（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）。旅游利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，热度然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。然后，持续错峰为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。首先，攀升构建深度神经网络模型（图3-11），攀升识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

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此外，又上游目作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，又上游目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。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，旅游如金融、旅游互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。(c)近红外模式下PD的成像结果（T、热度H、U掩模板形状）。

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