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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、单亮单增电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，眼济游订游占来研究超导体的临界温度。

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需要注意的是，成绩春节长翻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。单亮单增图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，跨省详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。当然，成绩春节长翻机器学习的学习过程并非如此简单。

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、单亮单增电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，眼济游订游占来研究超导体的临界温度。