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近年来，腾的腾讯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。此外，腰好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。

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、腾的腾讯3-6所示。因此，腰好2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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