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首先，综合转型构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，服务举个简单的例子：服务当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
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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，论电力企由于原位探针的出现，论电力企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。对错误的判断进行纠正，综合转型我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
并利用交叉验证的方法，服务解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
在数据库中，论电力企根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，综合转型由于数据的数量和维度的增大，综合转型使得手动非原位分析存在局限性。
那么在保证模型质量的前提下，服务建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，服务目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。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、论电力企无监督学习、半监督学习以及强化学习。
综合转型标记表示凸多边形上的点。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，服务来研究超导体的临界温度。
