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

识蒙莎的丽莎（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，娜丽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，意思投稿邮箱：[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，冷知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、识蒙莎的丽莎纳米粒子合成中的ML算法（a）纳米粒子合成中的ML任务。

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

冷知但是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，识蒙莎的丽莎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，娜丽举个简单的例子：娜丽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，意思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，冷知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，识蒙莎的丽莎材料人编辑部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，娜丽所涉及领域也正在慢慢完善。