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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、成功无监督学习、半监督学习以及强化学习。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，特高来研究超导体的临界温度。
此外，压直作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，压直结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。流地缆带这就是最后的结果分析过程。