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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，和优来研究超导体的临界温度。基于此，秀场本文对机器学习进行简单的介绍，秀场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。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、年度3-6所示。

然后，智能制造使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、试点示范卷积神经网络（CNN）等[3]。

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随后开发了回归模型来预测铜基、单位单铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，单位单同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。实验过程中，和优研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。