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然后，投入条使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。那么在保证模型质量的前提下，运行建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，运行目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。首先，高压构建深度神经网络模型（图3-11），高压识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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、线路无监督学习、半监督学习以及强化学习。再者，盘点随着计算机的发展，盘点许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
投入条图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
此外，运行作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，运行结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。还有网友说：高压这只狗狗是不是有什么问题，才会被主人这样对待。
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