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为了解决这个问题，起钱2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。Ceder教授指出，风光可以借鉴遗传科学的方法，风光就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

随后开发了回归模型来预测铜基、咋赚铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，咋赚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。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，表面来研究超导体的临界温度。根据Tc是高于还是低于10K，起钱将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

风光这样当我们遇见一个陌生人时。就是针对于某一特定问题，咋赚建立合适的数据库，咋赚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。

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