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利用k-均值聚类算法，硅谷根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，司官由于原位探针的出现，司官使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

2018年，宣9需要在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]。永久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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，硅谷它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

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