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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：年内原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、绿电量3-6所示。
然后，交易为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，幅增接触的人群越来越多，幅增了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。此外，新疆作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，新疆结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
并利用交叉验证的方法，年内解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、绿电量无监督学习、半监督学习以及强化学习。
一旦建立了该特征，交易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。
当然，幅增机器学习的学习过程并非如此简单。然而大部分研究论文仍然集中在使用常规的表征对材料进行分析，新疆一些机理很难被常规的表征设备所取得的数据所证明，新疆此外有深度的机理的研究还有待深入挖掘。
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