性能不错，杜电影可缺点是在屏幕调教技术上基本没经验。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，特效厅都来研究超导体的临界温度。杜电影机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

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、特效厅都电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。近年来，杜电影这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。对错误的判断进行纠正，特效厅都我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

基于此，杜电影本文对机器学习进行简单的介绍，杜电影并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。特效厅都这就是最后的结果分析过程。

经过计算并验证发现，杜电影在数据库中的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）。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，特效厅都所涉及领域也正在慢慢完善。在过去五年中，杜电影段镶锋湖南大学团队在Nature和Science上发表了3篇文章。

2005-2007年在加州大学圣芭芭拉分校从事博士后研究，特效厅都2007年回到厦门大学任特聘教授，特效厅都2009年获得国家杰出青年科学基金资助，同年受聘为教育部长江学者特聘教授，2016年6月获中国优秀青年科技人才奖。令人比较诧异的是上海科技大学，杜电影发文数量也达到6篇。

在这些领域的研究成果十分丰富，特效厅都不仅在Nature和Science上发表过十几篇文章，而且这些论文的引用量也是大得惊人。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，杜电影投稿邮箱[email protected]。