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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，拉集来研究超导体的临界温度。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、中式招标卷积神经网络（CNN）等[3]。

此外，储能采购作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，储能采购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。设备这些都是限制材料发展与变革的重大因素。此外，海南塔随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

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随后开发了回归模型来预测铜基、储能采购铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，储能采购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。

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