机器学习是一种通过训练模型来识别模式、预测结果和优化过程的技术，电催化则涉及利用电流来促进化学反应的过程。机器学习与电催化本是两个互不相关的领域，然而，近年来机器学习与电催化的结合逐渐成为电催化研究的新宠，发表的相关文章也越来越多。可以说，机器学习在电催化领域的重要性在逐渐增强，为电催化研究带来了新的可能性和突破。
机器学习在化学领域的应用
机器学习在电催化领域的应用可以帮助研究人员更好地理解电催化反应的机制，并加速新材料的发现和设计。通过分析大量的实验数据和理论计算结果，机器学习算法可以揭示电催化反应中的关键特征和因素，帮助预测催化活性和选择性。
这种能力使得研究人员能够有针对性地设计新的催化剂，提高电催化反应的效率和稳定性。因而，电催化在机器学习领域的使用也越来越多。
材料科学的数据日益增多
与机器学习在电催化领域的火热与迅猛发展相比，机器学习在电催化领域的研究资料却相对匮乏。很多电催化领域的研究者们想在自己的领域中使用机器学习，却因数学与编程对其望而却步。
为了有效降低大家入门机器学习的门槛，华算科技黄老师原创设计了机器学习与电催化课程，课程同时包含理论与实操部分，并包含大量电催化中使用机器学习的研究案例，可以帮助大家快速掌握机器学习这一有力工具，并快速使用到自己的研究之中。
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线性模型/模型评价/约束项/神经网络/分类算法/回归算法/集成学习/XGBoost/描述符/预处理黄博士：华算科技全职技术专家，武汉大学本科，北京大学博士，新加坡国立大学访问学者。目前已发表SCI文章共20篇，其中第一作者文章5篇，单篇最高影响因子>40。从事理论计算与实验化学研究工作十一年，擅长使用机器学习进行化学理论的研究及实验数据的处理，曾获华中地区数学建模邀请赛三等奖，北京大学游戏AI对抗全国邀请赛第四名等相关奖项。认识机器学习，了解机器学习基本思想。了解机器学习在化学中的应用以及近年逐渐火热的原因，了解当代化学学习的四个范式。学习sklearn库，学习线性回归，广义线性回归，利用线性模型解决电催化中HER案例。学习约束项的添加与使用方法，理解约束项添加的必要性，理解套索回归、岭回归、弹性网基本原理，对OER案例使用约束项，学习机器学习案例文献。学习欠拟合与过拟合的概念，掌握模型评价方法并了解其必要性，了解训练误差、测试误差、泛化误差的区别与联系，学习留出法、交叉验证法、自助法，并掌握各种模型评估方法的使用代码，并在OER案例中进行实际应用。学习决策树算法、逻辑回归算法、k近邻算法、Bayes算法与支持向量机算法。了解不同算法基本原理，掌握不同分类算法的基本使用。使用分类算法对OER机理、纳米粒子进行分类。学习分类算法的可视化，学习分类算法的性能度量方法。学习神经网络算法、支持向量机算法的基本原理，掌握Python中回归算法使用方法。学习数据的归一化、标准化。使用机器学习模型对OER超电势进行预测，学习Pearson相关系数，查看数据相关性，使用Python求算数据相关性，并对相关系数进行可视化，学习机器学习文献，进行文献详读。学习决策树回归算法，学习集成学习方法。集成学习由于结果更加精确、稳定、强壮，逐渐成为机器学习的主流算法。本节将主要学习Bagging与Boosting两种类型的集成学习方法，学习其原理与基本使用，学习XGBoost算法。学习互信息，特征重要性，SHAP。学习使用集成学习解决MXene材料、CO2RR、OER断键实例中的问题。梳理常用的数据预处理方法，学习缺失值的处理，重复值的处理，数据格式的转换。学习原子描述符，库伦矩阵描述符，Magpie描述符，密度描述符，学习描述符的添加与使用方式，并尝试对钙钛矿案例、吸附能案例手动添加描述符。通过前面课程的学习，同学们已经能掌握机器学习在电催化领域使用的基本思路，本节将对所学机器学习算法进行总结，并讲述算法选择基本技巧，讲述机器学习初学者常见错误及避免方法。主办单位：深圳华算科技有限公司（拥有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商业版权）
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