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、电网无监督学习、半监督学习以及强化学习。
年度图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。首先，总部根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。
首先，集中计划构建深度神经网络模型（图3-11），集中计划识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。利用k-均值聚类算法，采购根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，批次排详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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年度图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
总部标记表示凸多边形上的点。集中计划2016年入选英国皇家化学会会士。
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