机器学习
-
监督学习:让机器学会“标准答案”的智能教练
如果把机器学习比作学生,监督学习(Supervised Learning)就像一位严格的家教——它会先给机器提供大量带有标准答案的习题(训练数据),让机器通过反复练习总结规律,最终…
-
无编程基础如何攻克材料机器学习?
2025年伊始,机器学习已在各个领域取得了巨大的发展,当下炙手可热的DeepSeek和Manus,其本质就是机器学习。从科学应用的角度,无论材料、化学、生物、物理、医学、工程等领域…
-
无监督学习:让机器成为数据世界的探险家
如果说监督学习是“老师带学生”,无监督学习(Unsupervised Learning)则更像一场没有地图的探险——机器需要从无标签数据中自主发现隐藏规律,揭示人类未曾察觉的深层联…
-
小白也能懂得机器学习算法介绍
想象一下,你教一个孩子识别猫和狗:你不会给他写一本《猫狗鉴别公式手册》,而是给他看大量猫狗图片,让他自己总结规律。机器学习算法就是计算机的“学习指南”——它通过分析数据自动发现规律…
-
当机器开始学习:你的行业会被怎样重新定义?
让机器学会思考:探索机器学习的无限可能 在人工智能蓬勃发展的今天,机器学习(Machine Learning)正悄然改变着人类认知世界的方式。它不仅是科技领域的革命性突破,更是一把…
-
材料人必备!Python+机器学习,零基础入门科研新风口!
2025年伊始,机器学习已在各个领域取得了巨大的发展,当下炙手可热的DeepSeek和Manus,其本质就是机器学习。从科学应用的角度,无论材料、化学、生物、物理、医学、工程等领域…
-
机器学习究竟能预测哪些性质?
在材料科学的前沿领域,机器学习正以强大的数据处理和预测能力,掀起一场革命性的变革。随着材料数据的海量增长,传统的材料性质预测方法面临着诸多局限,机器学习算法的出现,为这一难题提供了…
-
机器学习这么火,怎么应用到材料/化学/电催化领域?
随着研究技术的发展,化学理论与计算化学逐渐成为化学与材料科学研究中重要的辅助工具。近年,大量计算与实验数据的产生使得数据分析变得愈加重要,各种数据后处理方法也成为研究者们需要掌握的…
-
机器学习基础培训:合金催化、单原子催化、CO2RR、MOF、d带中心、钙钛矿、STM、熔点、有机小分子、电极涂层、体积模量
近年,机器学习这个词越来越频繁的进入大家的视野。作为一个时髦的工具,机器学习似乎无所不能,下围棋?用机器学习!解蛋白?用机器学习!开发材料?用机器学习!化学这门学科长期以来主要依赖…