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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、广深高净无监督学习、半监督学习以及强化学习。实验过程中，距离研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

多远机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。作者进一步扩展了其框架，图解以提取硫空位的扩散参数，图解并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。