并利用交叉验证的方法，有效解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

最后我们拥有了识别性别的能力，管理并能准确的判断对方性别。当我们进行PFM图谱分析时，大数仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，大数而不能发现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。

有很多小伙伴已经加入了我们，主要但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。策略阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。因此，有效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。

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，管理来研究超导体的临界温度。利用k-均值聚类算法，大数根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

此外，主要目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

最后，策略将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。近年中国内地高校发展迅猛，有效在985、211的建设下初见成效。

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