关于举办“机器学习（ML）在材料领域应用”的专题培训班通知（理论+实操）二次学习免费，有全程的录制视频，可反复观看学习
提前报名有优惠可以优惠400元（仅限15名）
一、机器学习与材料/化学1.材料与化学中的常见机器学习方法
二、机器学习材料与化学应用 实操：1.利用线性回归方法预测合金性能 2.利用KNN方法对MOF材料分类3.利用神经网络预测电化学催化剂的催化性能
三、机器学习在材料与化学领域面临的挑战与应对策略  实操：1.用随机森林方法预测大孔材料对CO２吸附量2.用决策树判断半导体材料类型
四、利用支持向量机预测钙钛矿材料性能2.利用聚类方法对材料分类及可视化
五、材料与化学数据的特征工程 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
联系人：谢老师 电话：17630400726（微信同号） QQ: 1798557181 邮箱：x155803881035@163.com
线上培训采取开麦和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑
可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于费用报销

1、 机器学习 机器学习 是这样的一个研究领域，它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作，是一种通过先验信息来提升模型能力的方式。 机器学习 ： 机器学习 是让智能体通过模拟或实现人类的学习行为来获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，以不断改善自身智能。 机器学习 是对能通过 经验 自动改进的计算机算法的研究。 2、 机器学习 算法 机器学习 算法以数据为对象,它通过提取数据特征，发现数据中的知识并抽象出数据模型,作出对数据的预测。 机器学习 算法能够有效的前提是同类数据(包括训练数据和测试数据等)具有相 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。 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。 想到整理这资料也是由于老师某天发邮件说让我们整理 机器学习 相关的文献资料这些存档，索性我就自己也全面的再整理一遍啦。方便以后查资料用~ 机器学习 方面的书籍就不再放了，知乎啊CSDN啊上面应该有超级多推荐的，这里我贴一个免费下载电子书的网站：BookSee。上面基本上你所能想到的但是网上暂时无法下载的书籍都可以找到。 反正想到什么资源就往上贴，框架可能不是很合理，将就看吧~ 作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai博客地址：http://www.jianshu.com/p/5084... 现在网上有很多的 机器学习 材料 ，让人一下子看不过来。所以，我一直想写这篇文章，来帮助大家整理一些简单的资源。 我推荐的资源包括但不限于书籍，课程，讲座，博客和一些 Jupyt... 传统的 材料 研发技术是通过实验合成表征对 材料 进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。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 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 引用 https://blog.csdn.net/walilk/article/details/50278697 机器学习 栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程，同时也参考了大量网上的相关资料（在后面列出）。 本文将介绍关于 机器学习 的理论与工具方面的各种王牌资料。既有教你如何利用工具（R, Python, Matlab, WEKA）进行 机器学习 实践的资料，也有教你如何攻关克难，打通理论脉络的经典图书，同时还推荐了各种免费的在线课程资源和博客资源，绝对良心推荐，绝对不可错过 计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而 机器学习 的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。 我们不是专家，但说起算有一些从业 经验 ，做过一些项目在实际数据上应用 机器学习 。这一篇就我们的 经验 和各位同仁的 分享 ，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。