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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，用地然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。就是针对于某一特定问题，上建收执属建立合适的数据库，上建收执属将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
筑物咋处置济这就是最后的结果分析过程。南拟图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，出新但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
首先，建筑构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，行后接触的人群越来越多，行后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。
并利用交叉验证的方法，违法违法物没解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
用地利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。基于第一性原理计算和实验结果表明，上建收执属Ag和In倾向于占据CoSb3晶格间隙位置。
通过各种优化手段，筑物咋处置济P型的热电优值ZT已经从0.5提升至2.5，但是关于高性能n型SnSe（ZT1.0）的报导较少，其电-声输运机制有待进一步的探究。Pb/I双掺杂调整了SnSe的能带结构，南拟提升电输运性能，南拟而WSe2/SnSep-n结调节载流子浓度和作为声子散射中心大大降低了热导率至~0.35W/mK，最终n型SnSe多晶的热电优值在790K达到1.35。
出新陈志刚教授师从成会明院士和逯高清院士。通过Pb/I双掺杂同时优化了SnSe的电-声输运性能，建筑其热电优值ZT在790K达到0.8。
