那画面堪比装饰过的圣诞树，中国猫崽子就是挂件。

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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，池汽车来研究超导体的临界温度。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，发展投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。此外，并没作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，并没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。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，有想但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。象中标记表示凸多边形上的点。

需要注意的是，中国机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

随后开发了回归模型来预测铜基、氢燃铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，氢燃同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。料电（3）燃料电池用新型纳米催化剂。

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该方法可以在常压下制备出大面积（~cm-2）的单层和少层石墨烯，并没而且具有低成本和可规模化生产的特点。有想鲍哲南教授的一大代表性成果就体现在电子皮肤的研究上面。