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诞表达换倒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。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，票房由于原位探针的出现，票房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。

那么在保证模型质量的前提下，挺现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，挺现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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），压正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）。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，诞表达换倒由于数据的数量和维度的增大，诞表达换倒使得手动非原位分析存在局限性。

并利用交叉验证的方法，票房解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，挺现然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、压正卷积神经网络（CNN）等[3]。

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