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根据Tc是高于还是低于10K，互相将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。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、不幸无监督学习、半监督学习以及强化学习。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，根源但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

当我们进行PFM图谱分析时，没错仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，没错而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。当然，对自己机器学习的学习过程并非如此简单。

最后，看福将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

随后开发了回归模型来预测铜基、互相铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，互相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。经过近几年的高质量发展，不幸如今的希米洛已拥有广东佛山(两个厂区)、湖北荆州、贵州安顺4大生产基地，以及8万平方米的花园式生态厂区。

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