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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，全部由于原位探针的出现，全部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。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，玩意举个简单的例子：玩意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。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、百货辅助多维材料表征、百货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。首先，全部利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，全部降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。作者进一步扩展了其框架，玩意以提取硫空位的扩散参数，玩意并分析了与由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）。
然后，百货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。此外，全部Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，玩意详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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