根据Tc是高于还是低于10K，观察将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

数据（b）比较系统筛选与贝叶斯优化算法在相同数量的测量后对680nm的目标光致发光峰值的波长。微流体纳米粒子合成的优势，中心在常规实验中可能无法保持，并会导致纳米粒子成核和生长速率的差异，而导致不同的纳米粒子尺寸和大小分布。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，发展投稿邮箱：[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu.。由于有许多结果以不同的格式提供，观察收集实验数据以构建特定的ML模型也带来了挑战。【图文解读】图一、数据纳米粒子合成中的ML算法（a）纳米粒子合成中的ML任务。

（b）基于树、中心实例和深度学习可用于预测纳米粒子特性的ML算法。发展（c）玩具示例展示了每个算法类背后的核心操作。

观察但是ML不应取代获得对纳米粒子的反应机制和结构特性关系的基本理解。

因此，数据需要更有效和可控的方法来合成具有特定性质的纳米粒子。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，中心举个简单的例子：中心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。

当然，发展机器学习的学习过程并非如此简单。对错误的判断进行纠正，观察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。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，数据材料人编辑部Alisa编辑。【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，中心所涉及领域也正在慢慢完善。