Nature和Science作为当今全球最具权威的学术期刊，港味在科学界的影响力不言而喻。

目前，盘点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。那么在保证模型质量的前提下，最好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，最好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。

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、香港喜剧无监督学习、半监督学习以及强化学习。然后，浪漫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。然后，港味使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：盘点原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。根据Tc是高于还是低于10K，最好将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

首先，香港喜剧根据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。

浪漫机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。港味图2显示了3%Cr2O3/Fe2O3和Fe2O3两种催化剂在WGS反应前后的Fe-K边EXAFS光谱序列的κ空间(a)和γ空间(b,c)。

最显著的影响是在相同温度下，盘点O2条件比WGS条件的第二峰强度有所降低(图2b)。但3%Cr2O3/Fe2O3的拉曼光谱没有出现α-Fe2O3的拉曼峰，最好表明在WGS反应前，加入Cr有助于γ-Fe2O3在室温下作为单一的多相物稳定

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