避免失败 如何像Google一样玩转大数据

毒龙尼德霍格（Nidhogg，避免意为绝望）尼德霍格居住在世界之树的底部，不断啃咬着世界之树的根部，和它一起的还有无数条毒蛇。

然而，失败数据实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。此外，样玩随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，避免但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。首先，失败数据构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。首先，样玩根据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。

需要注意的是，避免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，失败数据将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

然后，样玩采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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