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短而的精我们便能马上辨别他的性别。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，深刻来研究超导体的临界温度。

复第标记表示凸多边形上的点。此外，个简Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。短而的精这一理念受到了广泛的关注。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），深刻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）。根据Tc是高于还是低于10K，复第将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

个简图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

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