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另外7个模型为回归模型，猪佩预测绝缘体材料的带隙能（EBG），猪佩体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。此外，次c成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。
并利用交叉验证的方法，猪佩解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。次c成标记表示凸多边形上的点。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，猪佩所涉及领域也正在慢慢完善。
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，次c成来研究超导体的临界温度。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，猪佩接触的人群越来越多，猪佩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。
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那么在保证模型质量的前提下，猪佩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，猪佩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。受结构生物学和冷冻透射电子显微镜(cryo-TEM)对锂枝晶研究的启发，次c成在制备和成像过程中将样品保持在低温下，次c成能够最大限度地减少空气和成像光束对样品的损坏。
（e）在第二次脱锂过程中，猪佩液态电解质可接近的空隙被保留和扩大。次c成（c）纳米线的电子衍射图。
（e）电池循环性能，猪佩其容量和库仑效率随循环次数的演变。（d）液态电解质渗入纳米线外表面附近的空隙中，次c成在空隙表面形成SEI层。
