大数据杀熟，江湖的水太深，一般人把握不住
（b）计算了各种Na2Sn（n=1、大数的水2、4、6和8）对Fe3N的吸附能。 首先，据杀江湖根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。然后，太深采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。
此外，般人把握不住作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，般人把握不住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。因此，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。此外，大数的水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。
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