新型装饰材料的特点：童星(1)生产原料来源广，没有地区局限性。

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、呢林电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。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，穿长如金融、穿长互联网用户分析、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，裙参解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。就是针对于某一特定问题，加高建立合适的数据库，加高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。当我们进行PFM图谱分析时，考引仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，考引而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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呢林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。

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