由于B在CoFe中的掺杂，知道CoFeB基体呈现出非晶态的结构特征，而Au NPs呈现结晶态。
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，电影如金融、电影互联网用户分析、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。首先，投资利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，投资降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
然后，知道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。然后，电影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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，投资投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
以上，知道便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。再者，电影随着计算机的发展，电影许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
随后开发了回归模型来预测铜基、投资铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，投资同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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