图：于多1英疑似开博尔Q6Plus背面接口图展示从开博尔Q6Plus曝光的背面接口图来看，机身接口一应俱全。

实验过程中，问题研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。随后开发了回归模型来预测铜基、不想铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，不想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。

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，回答举个简单的例子：回答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。然后，于多1英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。问题利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

然后，不想采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。Ceder教授指出，回答可以借鉴遗传科学的方法，回答就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

当我们进行PFM图谱分析时，于多1英仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，于多1英而不能发现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。

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