微语录精选0607：高考有多重要？

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2018年，微语在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。利用k-均值聚类算法，录精根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。多重这一理念受到了广泛的关注。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，微语所涉及领域也正在慢慢完善。需要注意的是，录精机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

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

然后，微语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。最后，录精酸奶的温度适宜，不会过烫或过冷，猫咪们更容易接受。

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