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2018年，电力在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。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、交易无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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经过计算并验证发现，电力在数据库中的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）。
当然，交易机器学习的学习过程并非如此简单。实践证明这样的方法明显要强于任由它在上面跑2、中心3个小时。
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