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然后，国各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。首先，力消利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，力消降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

基于此，费新本文对机器学习进行简单的介绍，费新并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，数据省电快戳。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，国各来研究超导体的临界温度。

因此，力消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。费新（e）分层域结构的横截面的示意图。

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国各机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。在1wt%的负载量下，力消主要物种为单原子分散Ir单原子和由O-桥接的Ir二聚体和三聚体。

【小结】综上所述，费新作者使用SOMC方法和结构明确的MgO(111)纳米片，制备了原子分散的铱（Ir）。数据省电配体（载体）和金属中心之间的相互作用有待进一步的深入理解。

其中，国各单晶MgO（111）2D纳米片作为载体可以提供高比表面积、强结合位点和均匀的配位环境。力消表面有机金属化学法（SOMC）通过接枝可以选择性地锚定活性中心。