简介:摘要:试错法在材料发展历史上曾起着重要的作用,然而其往往伴随者大量的精力消耗与资源浪费。在人类计算机技术急速发展的前提下,例如第一性原理计算、分子动力学等运用计算机进行新型材料的开发已经成为主流。由于有了计算机的加持,人们往往可以在短时间内进行大量的数据计算,然而计算机目前只能得出计算的结果,对于计算结果的后续处理仍然需要人为处理。以此为前提人们发展出了机器学习这一新兴学科,机器学习旨在通过计算机的指定程序算法对输入计算机的数据进行处理并保留处理过程的数据,在下一次有类似的数据导入时便可以进行快速处理,对于新导入的数据只要不断完善其学习算法即可进行处理。数据处理中由于算法的存在会导致误差的出现,如何避免机器学习在数据处理中产生较大误差成为工作者们的主要研究方向。本文简单介绍了机器学习中家督学习板块,并简单阐述了数值分析中的各类数据处理方式再机器学习中的体现。通过与数值分析的结合,机器学习再进行数据处理时的准确性得到了较大提升。