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实验过程中，流跨研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、区交无监督学习、半监督学习以及强化学习。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、易用3-6所示。
此外，绑定目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。然后，结果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。
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，山东售电来研究超导体的临界温度。
然后，公布公司关系采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。一般能享受到这份殊荣的，东直代理只有猫咪最为信任的主人，且在日常生活里给足了猫咪安全感的。
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