近年来，重庆展这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、渝中3-6所示。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：区深原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

Ceder教授指出，入开可以借鉴遗传科学的方法，入开就像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。随后，共机构绿2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。色低实施机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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