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首先,全部根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。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、玩意无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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当然,百货机器学习的学习过程并非如此简单。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:全部原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。
并利用交叉验证的方法,玩意解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。
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