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然后，上海采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。一旦建立了该特征，新丹该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

伏输这些都是限制材料发展与变革的重大因素。然后，变电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。获批图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

另外7个模型为回归模型，国网工程预测绝缘体材料的带隙能（EBG），国网工程体积模量（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）。我在材料人等你哟，上海期待您的加入。

基于此，新丹本文对机器学习进行简单的介绍，新丹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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），伏输所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。中国彩电市场销售额约1540亿元，变电同比下降6.2%。

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