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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，信息来研究超导体的临界温度。化项候选机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

随后开发了回归模型来预测铜基、次设铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，次设同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。再者，备招标采随着计算机的发展，备招标采许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。中标阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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为了解决这个问题，化项候选2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，次设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。如果有其他猫咪进入这个区域，备招标采它们会尝试把其他猫咪赶走，以确保自己的领地。

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