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3.1材料结构、星招相变及缺陷的分析2017年6月，星招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。更懂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3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，优秀由于原位探针的出现，优秀使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、北极3-6所示。然而，星招实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。
基于此，更懂本文对机器学习进行简单的介绍，更懂并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，优秀详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
北极标记表示凸多边形上的点。
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