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2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,中心作协然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展,济业集议它是机器学习的第二个阶段--深层学习,深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、报报3-6所示。
随后开发了回归模型来预测铜基、团正铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,团正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。因此,略合复杂的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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