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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、国租3-6所示。国租图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。

（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，国租由于数据的数量和维度的增大，国租使得手动非原位分析存在局限性。然后，国租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。因此，国租2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

并利用交叉验证的方法，国租解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。这就是步骤二：国租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。

Ceder教授指出，国租可以借鉴遗传科学的方法，国租就像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。

首先，国租构建深度神经网络模型（图3-11），国租识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。它有时会吃到自然界的植物，国租有时会吃到别人家里的食物，而有时它还会不小心偷吃到一些不能吃的东西。

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