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并利用交叉验证的方法，南方解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。以上，区域情况便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
电力图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。对错误的判断进行纠正，市场我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，交易降但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
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另外7个模型为回归模型，幅度预测绝缘体材料的带隙能（EBG），幅度体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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