机器学习（ML）在材料领域应用的专题_机器学习和材料结合概念图_YEcenfei的博客

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第一天机器学习与材料/化学

理论内容 ：

一、机器学习与材料/化学

1. 机器学习概述

2. 材料与化学中的常见机器学习方法

3. 应用前沿

二、Python基础

1. 开发环境搭建

2. 变量和数据类型

3. 列表

4. if语句

5. 字典

6. For和while循环

7. 定义函数

8. 从文件中读取数据

三、Python科学数据处理

1. NumPy

2. Pandas

3. Matplotlib

实操内容 ：

Python基础语法（开发环境搭建变量，数据类型，列表，if语句，字典，For和while循环，函数，从文件中读取数据）
Numpy
Pandas
Matplotlib

第二天

机器学习材料与化学应用

理论内容：

一、线性回归

1. 原理和类别

2. 应用

二、K近邻方法（KNN）

1. 无监督最近邻

2. 最近邻分类

3. 最近邻回归

三、神经网络

1. 神经网络原理

2. 多层感知器

3. 分类

4. 回归

四、机器学习材料与化学应用的典型步骤

数据采集和清洗
特征选择和模型选择
模型训练和测试
模型性能评估和优化

五、模型性能的评估方法

交叉验证：评估估计器的性能
分类性能评估
回归性能评估

项目实操：

利用线性回归方法预测合金性能
利用KNN方法对MOF材料分类
利用神经网络预测电化学催化剂的催化性能

第三天

机器学习在材料与化学领域面临的挑战与应对策略

理论内容：

朴素贝叶斯概率

１.　原理解析

２.　模型应用

二、决策树

１.　决策树的原理

２.　决策树分类

３.　决策树回归

４.　决策树算法

三、随机森林

１.　模型原理详解

２.　模型的应用

四、机器学习在材料与化学领域面临的挑战与应对策略

１.　训练数据集不足

２.　训练数据不具有代表性

３.　低质量的数据

４.　无关特征

５.　过拟合训练数据

６.　欠拟合训练数据

项目实操：

用随机森林方法预测大孔材料对CO２吸附量
用决策树判断半导体材料类型

第四天

利用支持向量机预测钙钛矿材料性能

理论内容：

一、支持向量机

１.　分类

２.　回归

３.　核函数

二、逻辑回归

１.　原理

２.　使用方法

三、无监督学习

１.　什么是无监督学习

２.　无监督学习使用的场景

３.　无监督算法——聚类

４.　无监督算法——降维

项目实操：

利用支持向量机预测钙钛矿材料性能
利用聚类方法对材料分类及可视化

第五天

材料与化学数据的特征工程

理论内容：

材料与化学数据的特征工程

SMILES
SELIES
图神经网络

类别型特征处理方法

2.1序号编码

2.2独热编码

2.3二进制编码

2.4PCA方法

材料数据库介绍
Pymatgen介绍

项目实操：

１.　分子结构的表示

２.　Pymatgen和Materials project使用训练

３.　利用多种机器学习方法对氧化物材料性质的综合预测

具体内容可看：机器学习（ML）在材料领域应用的专题培训班机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成本，缩短研发周期。代替或配合传统的实验以及计算模拟，能够更加快速且准确的分析材料结构、预测材料性质，从而更加有效的开发新的功能材料。 https://mp.weixin.qq.com/s/BqU_2H2hDlQHt8dH71XqEA

机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成本，缩短研发周期。代替或配合传统的实验以及计算模拟，能够更加快速且准确的分析材料结构、预测材料性质，从而更加有效的开发新的功能材料

信息学和 机器学习 已被广泛应用于工程、科学和医学等各个领域，彻底改变了数据的收集、使用和存储方式。它们的实施导致用于预测给定输入变量的各种数值、分类或关联事件的计算模型数量急剧增加。在此，我们研究了 机器学习 应用于生物材料领域的最新进展。总体而言，目前生物材料研究中使用的元发生了变化。具体而言，定量结构特性关系提供了将微观分子描述符与更大的宏观材料特性相关联的独特能力。这些新模型可以进一步细分为四类：回归、分类、关联和聚类。 机器学习 技术以快速预测生物材料中常用的各种特性以及识别独特趋势的形式为当前方法提供了独特的优势。我们研究了 机器学习 在三大类生物材料中的最新方法和新用途：金属、聚合物和陶瓷。虽然目前的研究很有希望，但缺乏标准化报告和可用数据库等形式的限制使所描述模型的实施变得复杂。

import urllib.request import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import lightgbm as lgb from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import KFold from. ## 数据检索与过滤操作：根据实验设计的需要，通过各种方式获得所需数据，例如原子半径、带隙、化合价, 并整理成表格形式（CSV，JSON...），然后用 Python 转换为Dataframe格式方便进行后续处理。工具： Python - Pandas, Matminer... 作用：获得想要研究的数据 ## 机器学习 生成描述符 ### 特征化 f(Fe_2.

[1] nine algorithms that changed the future，John MacCormick ，princeton university Press,2012，主要内容：介绍了计算机科学中的一些最重要的算法，其中有一章是关于 机器学习 的。 [2] algorithms*，Sanjoy Dasgupta/Christos Papadimitrous/Umesh Vazi

在本文中，我们讨论了通过 机器学习 分析材料特性的基本操作步骤，总结了 机器学习 算法在材料科学中几个成熟领域的最新应用。这项工作致力于普及 机器学习 的基础知识，并促进其在材料科学中的使用。作为 人工智能 的一个分支， 机器学习 使用大量数据来不断优化模型并在算法的指导下做出合理的预测。 机器学习 的完整过程，包括数据处理，建模和验证，将在下面详细讨论。图1显示了简单的 机器学习 工作流程 1 数据处理通常，数据...

机器学习 作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设计等多个领域，并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。传统的发现新材料的方法，如经验试错法和基于密度泛函理论(DFT)的方法，往往需要较长的研发周期，成本高、效率低，已经不能很好的适应如今需求量激增的材料学领域

图论简单入门、图神经网络概念介绍化学与材料领域经典的图神经网络架构——CGCNN与Schnet图神经网络在材料中应用的实践自定义图的实现：第三方依赖 - PyG 图卷积层：GCNConv案例实践教学五：利用图神经网络CGCNN预测无机材料的性能案例实践教学六：利用Schnet实现对分子理化性质的预测学习目标： 机器学习 领域前沿内容，让大家了解最新的材料科学与 机器学习 领域的研究动态，同时介绍几种更为先进的 机器学习 算法强化学习在材料优化问题中的应用主动学习框架的在科学问题中的实现生成模型在材料设计中的应用与

基于图神经网络（GNN）的方法在模拟复杂相互作用方面具有巨大的潜力，被广泛应用于分子量子力学性质以及材料预测的预测。目前为止，传统的 机器学习 模型普遍应用于预测分子性质，与GNN不同， ML 模型需要先对分子特征进行操作，尽管这些分子特征是各种分子性质的良好预测指标，不过基于网络训练的模型，效果可能会更好。 1.消息传递神经网络（MPNN）近年来，随着量子化学计算和分子动力学模拟等实验展开了巨大的数据量，图神经网络能够应用于分子模型（原子系统的对称性

图论与图学习（1）：图的基本概念图（graph）近来正逐渐变成 机器学习 的一大核心领域，比如可以通过预测潜在的连接来理解社交网络的结构、检测欺诈、理解汽车租赁服务的消费者行为或进行实时推荐。近日，数据科学家 Maël Fabien 在其博客上发布了涉及图论、图算法和图学习的系列文章《图论与图学习》。本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问...

近几年随着大数据和 人工智能 介入，通过采用支持向量机、神经网络等 机器学习 算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。然而， 机器学习 在材料科学中的应用仍存在一些瓶颈， 人工智能 研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。进阶阶段主要有五部分：深度学习神经网络、经典 机器学习 模型、材料数据库及特征工程、图神经网络与实践、 机器学习 +Science

机器学习 在股市中的应用非常广泛。例如，可以使用 机器学习 算法来预测股票的价格走势、分析市场趋势、识别股票的涨跌情况、估计股票的风险等等。具体来说， 机器学习 可以通过对历史数据进行分析和学习，来预测股票未来的走势。这些预测结果可以帮助投资者做出更明智的决策，从而提升投资回报。此外， 机器学习 还可以用来分析市场趋势，帮助投资者识别市场的高低谷，从而决定是否买入或卖出。另外， 机器学习 还可以用来识别股票的涨跌情况，通过对股票的历史数据进行学习，可以预测股票未来的涨跌情况。这些信息对于投资者来说非常有价值，可以帮助他们做出更明智的决策。最后， 机器学习 还可以用来估计股票的风险。通过对股票的历史数据进行学习，可以预测股票未来的风险程度，从而帮助投资者做出更明智的决策。总的来说， 机器学习 在股市中的应