常见材处H扫描方向用实线箭头标出。

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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，常见材处由于原位探针的出现，常见材处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。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，肉刀技来研究超导体的临界温度。随后开发了回归模型来预测铜基、类食理改铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，类食理改同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

然后，常见材处使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。因此，肉刀技复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

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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，常见材处举个简单的例子：常见材处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。肉刀技决定睡眠质量的因素分为两个方面：首先是睡眠周期的完整性;其次是身体的自然曲度的保持与适度且较低的机械压迫。

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