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当然,百货机器学习的学习过程并非如此简单。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),全部所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。玩意标记表示凸多边形上的点。
随后开发了回归模型来预测铜基、百货铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,百货同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。近年来,全部这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
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那么在保证模型质量的前提下,百货建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,百货目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。全部2005年从美国加州大学河滨分校化学专业获得博士学位。
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