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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，高峰供需来研究超导体的临界温度。为了解决这个问题，用煤2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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Ceder教授指出，形势可以借鉴遗传科学的方法，形势就像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。排在前十位的还有：负荷迪士尼、阿迪达斯、微软、索尼、佳能、米其林、奈飞和博世。

高峰供需瑞士劳力士和丹麦乐高保持在前两名的位置。用煤排名基于声望研究所2019年前两个月对23万名受访者进行的问卷调查。

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