当然，博海机器学习的学习过程并非如此简单。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、拾贝电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。清流标记表示凸多边形上的点。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，博海由于数据的数量和维度的增大，博海使得手动非原位分析存在局限性。另外7个模型为回归模型，拾贝预测绝缘体材料的带隙能（EBG），拾贝体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。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，清流如金融、清流互联网用户分析、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。

就是针对于某一特定问题，博海建立合适的数据库，博海将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、拾贝3-6所示。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，清流然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、博海无监督学习、半监督学习以及强化学习。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、拾贝卷积神经网络（CNN）等[3]。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，清流材料人编辑部Alisa编辑。再者，博海随着计算机的发展，博海许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

然后，拾贝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。清流机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。