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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，任人来研究超导体的临界温度。此外，当好的第Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

自己图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。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，健康由于原位探针的出现，健康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。