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然后，下卫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。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，传奇来研究超导体的临界温度。

就是针对于某一特定问题，霸业建立合适的数据库，霸业将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、体验卷积神经网络（CNN）等[3]。随后，下卫2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

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利用k-均值聚类算法，体验根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

然后，下卫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。当贝PadGo账号在简介中写道，传奇无论你在哪她都与你亲密相随，把你带到不同的空间，无限设计，探索无限可能。

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