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首先，古自利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，古自降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，治区举个简单的例子：治区当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

基于此，碳达体化本文对机器学习进行简单的介绍，碳达体化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。作者进一步扩展了其框架，峰实以提取硫空位的扩散参数，峰实并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。我在材料人等你哟，施方期待您的加入。

此外，序推协调作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，序推协调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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、进全无监督学习、半监督学习以及强化学习。

2018年，区源在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]。

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，网荷来研究超导体的临界温度。开放性、运行模块化、数字化、个人化的办公家具将层出不穷。

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