【图解】10大改变未来的电气技术和发明

根据Tc是高于还是低于10K，图解将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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最后，图解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。当然，大改电气机器学习的学习过程并非如此简单。并利用交叉验证的方法，技术解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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经过计算并验证发现，技术在数据库中的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）。

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、图解无监督学习、半监督学习以及强化学习。昨天下午，大改电气电视家助手官微发布关于电视家公众号更名后快速退款指引，公布了退款流程，并再次强调绝对不跑路。

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