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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，局国家矿家增举个简单的例子：局国家矿家增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。作者进一步扩展了其框架，山安以提取硫空位的扩散参数，山安并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

Ceder教授指出，全监可以借鉴遗传科学的方法，全监就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。基于此，察局本文对机器学习进行简单的介绍，察局并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。此外，煤矿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3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：化专原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。（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，补名由于数据的数量和维度的增大，补名使得手动非原位分析存在局限性。

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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，局国家矿家增来研究超导体的临界温度。2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，山安同年由他为学术带头人的光功能材料的设计、制备与表征获基金委创新研究群体资助。

全监2015年获第三届中国国际纳米科学技术会议奖。察局1987年江雷从吉林大学固体物理专业毕业后留在本校化学系物理化学专业就读硕士。

煤矿2016年当选为美国国家工程院外籍院士。未经允许不得转载，化专授权事宜请联系[email protected]。