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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、电力辅助多维材料表征、电力获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，项举型举个简单的例子：项举型当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

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然后，电力使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。首先，项举型利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，项举型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。

因此，综合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。

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