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？
继续阅读
Hugging Face Transformers 是什么？
N-gram是从文本中提取的N个项目 (通常是单词或字符) 的连续序列。例如，在句子 “I love NLP” 中，单字 (1-gram) 是 [“I”，“love”，“NLP”]，双字 (2-gram) 是 [“I love”，“love
自监督学习中的无监督预训练任务是什么？
“自监督学习中的无监督前提任务是指一种旨在帮助模型从数据中学习有用特征的任务，而不需要标签样本。在这些任务中，模型被训练去解决一个不需要外部监督的问题，从而使其能够从数据本身固有的结构和模式中学习。其关键理念是创造一个情境，在这个情境中，模
数据增强如何帮助解决类别不平衡问题？
“数据增强是一种通过创建现有数据点的修改版本来人为增加训练数据集的大小和多样性的技术。这种方法在解决类别不平衡时尤其有效，因为某些类别的样本数量显著少于其他类别。通过为弱势类别生成更多示例，数据增强有助于平衡数据集，使机器学习模型能够更有效