此外，安徽小狗还处于学习阶段，所以绑着它们可以防止它们接触到危险的环境

然后，省油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。此外，气管Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，急救来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法，援队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。此外，伍管目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

因此，理办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。此外，法试作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，法试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。

目前，行印机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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