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就是针对于某一特定问题，求高建立合适的数据库，求高将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。2018年，质量作全在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]。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，发展由于数据的数量和维度的增大，发展使得手动非原位分析存在局限性。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，新突项工如金融、新突项工互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。并利用交叉验证的方法，破全跑解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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