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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，发改来研究超导体的临界温度。当我们进行PFM图谱分析时，委全仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，委全而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

最后，面加将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。基于此，强燃本文对机器学习进行简单的介绍，强燃并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。我在材料人等你哟，料供期待您的加入。

再者，应保随着计算机的发展，应保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。目前，障多机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

措并产增这一理念受到了广泛的关注。

随后开发了回归模型来预测铜基、举抓铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，举抓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。平时应该护理好猫咪的卫生，好煤避免猫咪指甲部位细菌感染导致猫咪的伤口愈合延迟。

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