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汽车利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。需要注意的是，加氢机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

理暂标记表示凸多边形上的点。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，行办如金融、行办互联网用户分析、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。那么在保证模型质量的前提下，郑州站管建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，郑州站管目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

另外7个模型为回归模型，汽车预测绝缘体材料的带隙能（EBG），汽车体积模量（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）。然而，加氢实验产生的数据量、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。

理暂机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、行办3-6所示。但如果认为，郑州站管这类设备和系统将足够智能，从而接管整个世界，那么将是对人工智能及其当前发展的误解。

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