【摘 要】
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机器学习算法的雏形在20世纪90年代就已出现,但是局限于当时的硬件条件,计算机寻找关联数据间复杂函数的能力有限,机器学习算法在当时并没有得到长足的发展.随着计算机科学的飞速发展,电脑软件与硬件性能得到了巨大的提升,前人设想的基于机器学习的人工智能算法一定程度上得到了实现.现阶段,机器学习算法已经可以从大批量的观测数据中广泛的寻找变量关系,进而帮助人们发现更多的特定规律.作为一种新兴的方法,在化学领域中,机器学习算法可以高效利用并处理高通量实验产生的大批量数据.近年来,各种算法工具不断完善,使用机器学习算法
【机 构】
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中国石油大学(华东)理学院, 山东 青岛 266580;北京林大学生命科学与技术学院, 北京 100083
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机器学习算法的雏形在20世纪90年代就已出现,但是局限于当时的硬件条件,计算机寻找关联数据间复杂函数的能力有限,机器学习算法在当时并没有得到长足的发展.随着计算机科学的飞速发展,电脑软件与硬件性能得到了巨大的提升,前人设想的基于机器学习的人工智能算法一定程度上得到了实现.现阶段,机器学习算法已经可以从大批量的观测数据中广泛的寻找变量关系,进而帮助人们发现更多的特定规律.作为一种新兴的方法,在化学领域中,机器学习算法可以高效利用并处理高通量实验产生的大批量数据.近年来,各种算法工具不断完善,使用机器学习算法的门槛不断降低,越来越多的研究员将机器学习应用于化学研究,开启了化学研究的新篇章.本文通过介绍了机器学习的发展过程,机器学习应用的简单方法,机器学习应用化学研究三个方面,简单总结了现阶段机器学习在化学研究中的应用进展.
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