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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，超乎来研究超导体的临界温度。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，物流它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），公司所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

为了解决这个问题，内大家的想2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。需要注意的是，超乎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。

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