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看着就好疼，公公是怎么诞生的
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、无监督学习、半监督学习以及强化学习。
本内容为作者独立观点，不代表材料人网立场。想要达到实际的应用水平，还需要有很多问题需要解决，比如开发使用的电解液和电极材料等。
但是，受到资源的限制和应对快速的市场发展需求，不得不考虑要发展新型的储能设备。由于离子能够储存多个电子，因此它们理论上具有更高的能量密度。由于有机溶剂具有成本优势，因此有机溶剂也是被认为是具有潜力的燃料。
从地壳的资源分布来看，钠，镁，钾等离子的浓度是锂离子的几千倍之多。可以大大降低储能成本。
该类电池最大的优点就是极高的能量密度，较宽工作温度区间和超长的循环性能。
从实际应用来看，这些新型离子电池，无论是能量密度和充放电速度，都是这些电池的短板。这就是最后的结果分析过程。
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，如金融、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等[3]。
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，举个简单的例子：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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
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