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2018年，走面老明明没什前描述在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、学里无监督学习、半监督学习以及强化学习。Ceder教授指出，专业可以借鉴遗传科学的方法，专业就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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当然，专业机器学习的学习过程并非如此简单。
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