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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，风暴来研究超导体的临界温度。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，颗引接触的人群越来越多，颗引了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、山楂3-6所示。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，头脑举个简单的例子：头脑当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。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，风暴如金融、风暴互联网用户分析、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。

实验过程中，颗引研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

因此，山楂2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。Chemistry 化学领域MaterialsScience材料科学本文由材料人学术组Allen供稿，头脑材料牛整理编辑。

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