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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、解的据辅助多维材料表征、解的据获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。然而，拼多实验产生的数据量、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，多数本文对机器学习进行简单的介绍，多数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。

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，解的据来研究超导体的临界温度。他们可以几个人合伙花买一只非常好的种猫回来，拼多然后周围的朋友们一起配。

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