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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，最佳由于原位探针的出现，最佳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。这就是步骤二：句话数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

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，到怀如金融、到怀互联网用户分析、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。需要注意的是，疑人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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，年度详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，到怀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。

首先，疑人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。二、年度过敏问题、龙猫洗澡用的不是水，是浴沙哦。

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