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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，软件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。（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，亮相由于数据的数量和维度的增大，亮相使得手动非原位分析存在局限性。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、贵阳3-6所示。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：数博数据原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。另外7个模型为回归模型，创新产品预测绝缘体材料的带隙能（EBG），创新产品体积模量（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）。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、吸睛卷积神经网络（CNN）等[3]。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，远光源它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
软件图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。
需要注意的是，亮相机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。近年来，贵阳野生大熊猫、藏羚羊、麋鹿等珍稀濒危物种生存状况得以改善，荒漠猫、棕颈犀鸟等神秘动物的身影再次出现。
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