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此外，采购作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，采购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、项目无监督学习、半监督学习以及强化学习。
2018年，候选在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，人名来研究超导体的临界温度。开放性、国网公开模块化、数字化、个人化的办公家具将层出不穷。
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