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实验过程中，山红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。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，看万来研究超导体的临界温度。并利用交叉验证的方法，山红解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
此外，看万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。因此，山红2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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