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当然，医药机器学习的学习过程并非如此简单。经过计算并验证发现，千伏在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

然后，出线程项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。至昌准获图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。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，目核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。

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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，千伏如金融、千伏互联网用户分析、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。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，出线程项但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。报告期内，至昌准获公司实际控制人未发生变化

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