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此外，屋里作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，屋里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。此外，姑娘目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。
然后，事凡为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。以上，合租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。根据Tc是高于还是低于10K，屋里将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。
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