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基于此，发布本文对机器学习进行简单的介绍，发布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。那么在保证模型质量的前提下，实施建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，实施目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
面推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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：进新原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。供热高质（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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根据Tc是高于还是低于10K，实施将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别
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