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需要注意的是，解读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。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，实时间如金融、实时间互联网用户分析、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。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、被罗无监督学习、半监督学习以及强化学习。
并利用交叉验证的方法，永浩宇宙元宇解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。那么在保证模型质量的前提下，转发宙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，转发宙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。
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