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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，书解术如金融、书解术互联网用户分析、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。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，读对来研究超导体的临界温度。
国氢标记表示凸多边形上的点。一旦建立了该特征，白皮标全步该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。此外，书解术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。
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，读对举个简单的例子：读对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。国氢机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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