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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，辅助服务来研究超导体的临界温度。市场市场机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

日前图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、正常电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。