用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据，基于树的方法，如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本)，cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数据集的简单问题可能会受益于逻辑回归或支持向量机 (svm)，因为它们高效且易于实现。
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程？
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知识图谱中的链接数据模型是什么？
知识图谱中的图谱分析是指用于从以图谱格式表示的数据中提取见解和有意义的模式的技术和工具。知识图是信息的结构化表示，其中实体 (节点) 通过关系 (边) 连接。这种结构允许以更自然的方式来表示复杂的系统，例如社交网络，组织结构，甚至领域中概念
向量归一化如何影响嵌入表示？
向量归一化是一个将向量缩放到长度或大小等于1的过程。这在嵌入的上下文中尤为重要，嵌入是对数据项（如单词、图像或用户档案）的稠密向量表示。通过归一化这些向量，我们确保了它们之间的距离或角度以一种有意义的方式得以保留，这可以增强各种机器学习任务
AI在医疗保健中的一些实际应用是什么？
一些最好的OCR (光学字符识别) 软件2020年包括Tesseract，Adobe Acrobat，ABBYY FineReader和Readiris。Tesseract是一个开源OCR引擎，支持100多种语言，并且高度可定制，非常适合需