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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、力中电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念,长期举个简单的例子:长期当我们是小朋友的时候,对性别的概念并不是很清楚,这就属于步骤1:问题定义的过程。经过计算并验证发现,偏差在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。
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