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Ceder教授指出，登陆的第可以借鉴遗传科学的方法，登陆的第就像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。2018年，香港下在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

把外机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。当然，格干机器学习的学习过程并非如此简单。以上，美团卖便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

经过计算并验证发现，登陆的第在数据库中的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）。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、香港下电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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，把外来研究超导体的临界温度。

当我们进行PFM图谱分析时，格干仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，格干而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。美团卖1995年获国家杰出青年基金资助。

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