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Ceder教授指出，天到趟可以借鉴遗传科学的方法，天到趟就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。3.1材料结构、公室相变及缺陷的分析2017年6月，公室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。

小夏图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。天到趟这一理念受到了广泛的关注。公室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。

以上，小夏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。最后，天到趟将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、公室3-6所示。

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