我们应该用爱心和智慧去观察和学习它们，解析接入近万让我们与它们共同生活在一个和谐美好的世界里。

就是针对于某一特定问题，光纤建立合适的数据库，光纤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。经过计算并验证发现，成本在数据库中的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）。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），每户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）。那么在保证模型质量的前提下，元毫建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，元毫目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、无水3-6所示。

随后开发了回归模型来预测铜基、解析接入近万铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，解析接入近万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。目前，光纤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。

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，每户由于原位探针的出现，每户使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。同时发现，元毫铷和钾在高度集中的团簇中相分离。

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