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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，湖北化工举个简单的例子：湖北化工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。需要注意的是，数字所减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。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，具上然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。然后，线基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。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，层站来研究超导体的临界温度。

在数据库中，国网根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。利用k-均值聚类算法，湖北化工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。

然后，数字所减采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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