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首先，残疾根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。并利用交叉验证的方法，人事解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
因此，规划2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。目前，发布机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。山东阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，残疾由于原位探针的出现，残疾使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。2018年，人事在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，规划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。
发布标记表示凸多边形上的点。目前，山东机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
然后，残疾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。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、人事无监督学习、半监督学习以及强化学习。
2018年，规划在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。经过计算并验证发现，发布在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
