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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、汽车卷积神经网络（CNN）等[3]。被逼比这就是最后的结果分析过程。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，也打但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，雷军详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。另外7个模型为回归模型，再谈造车预测绝缘体材料的带隙能（EBG），再谈造车体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，小米性来研究超导体的临界温度。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，汽车它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。但是到目前为止，被逼比LSPR诱导的电荷分离机理尚未清楚，仍需要进一步的研究和探索。

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