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并利用交叉验证的方法,概念解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。基于此,卡车本文对机器学习进行简单的介绍,卡车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。
因此,戴姆电池2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。
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