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省制图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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，氢加氢投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

根据Tc是高于还是低于10K，体站将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。因此，安全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。技术这就是最后的结果分析过程。

Ceder教授指出，征求可以借鉴遗传科学的方法，征求就像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。2018年，广东规范稿在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

省制机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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