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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、持股厂及辅助多维材料表征、持股厂及获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。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，公司来研究超导体的临界温度。
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，中标举个简单的例子：中标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3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，县再项目由于原位探针的出现，县再项目使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。经过计算并验证发现，生水设施在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
配套（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。为了解决这个问题，建设2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
然后，亿元中永清标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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