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任务图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，清单投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。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、源2年能源电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
首先，局发监管构建深度神经网络模型（图3-11），局发监管识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。实验过程中，重点研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
就是针对于某一特定问题，任务建立合适的数据库，任务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。
首先，清单构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。源2年能源这样当我们遇见一个陌生人时。
经过计算并验证发现，局发监管在数据库中的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）。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，重点但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
随后开发了回归模型来预测铜基、任务铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，任务同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。作者进一步扩展了其框架，清单以提取硫空位的扩散参数，清单并分析了与由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）。
