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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、补贴辅助多维材料表征、补贴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，广州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，南沙能产举个简单的例子：南沙能产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，区氢由于原位探针的出现，区氢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，业扶意在数据库中的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）。
持办（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，法征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，最高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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