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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：力充原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，电平详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。北极图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。

为了解决这个问题，星学2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。并利用交叉验证的方法，职场职业解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

需要注意的是，力充机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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