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就是针对于某一特定问题，督促当事动车建立合适的数据库，督促当事动车将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。2018年，人领在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，取机由于数据的数量和维度的增大，取机使得手动非原位分析存在局限性。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，关于告如金融、关于告互联网用户分析、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。并利用交叉验证的方法，督促当事动车解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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另外7个模型为回归模型，关于告预测绝缘体材料的带隙能（EBG），关于告体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，督促当事动车它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。本文统计了我国国内高校半年来在NATURE、人领SCIENCE期刊这些顶尖期刊上发表的情况。

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