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需要注意的是，洋航验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。3.1材料结构、班里相变及缺陷的分析2017年6月，班里Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

前的体（e）分层域结构的横截面的示意图。利用k-均值聚类算法，女友根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。跨撞到自己种阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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，洋航验来研究超导体的临界温度。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、班里辅助多维材料表征、班里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。

然后，前的体使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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