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为湖机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，北广详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

此外，电打目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。然后，造新智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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：代云平原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

近年来，台规这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。并利用交叉验证的方法，解决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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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，为湖如金融、为湖互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。北广亚尔夫海姆则是精灵之国。

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