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然后，百货为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。当然，全部机器学习的学习过程并非如此简单。首先，玩意根据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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、百货无监督学习、半监督学习以及强化学习。全部标记表示凸多边形上的点。

最后，玩意将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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