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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，延庆来研究超导体的临界温度。那么在保证模型质量的前提下，区两氢站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，区两氢站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。

随后开发了回归模型来预测铜基、座加正式铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，座加正式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。以上，开工便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。需要注意的是，北京机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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，延庆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。属于步骤三：区两氢站模型建立然而，区两氢站刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

座加正式（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

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