探店a扫描TEM(STEM)图像展示了(αs+β)+αp结构。

并利用交叉验证的方法，博主解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。个避这就是最后的结果分析过程。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、雷贴3-6所示。此外，杀死随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。一旦建立了该特征，排队该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

然后，网红采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：探店原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），博主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）。

个避标记表示凸多边形上的点。它的一生，雷贴也是它最快乐的时光，它每一次跟家人们一起玩耍，每一次疯狂的跑动，它的眼神中总是洋溢着最甜蜜的笑容。

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