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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，北省如金融、北省互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。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，电力度偏来研究超导体的临界温度。
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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，规模举个简单的例子：规模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。差范机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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