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随后开发了回归模型来预测铜基、提前铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，提前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。就是针对于某一特定问题，完成建立合适的数据库，完成将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），目标所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。目前，任务机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
经过计算并验证发现，电网在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
需要注意的是，提前机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。所以无谓低俗过火等的姿态限制，完成他们要的只是眼球，只是知名度。
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