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
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图
深度学习中的训练和推理有什么区别？
“训练和推理是深度学习生命周期中的两个基本阶段。训练指的是模型通过调整其参数，从数据集中学习的过程。在这一阶段，模型分析输入数据，做出预测，将这些预测与实际结果进行比较，然后更新其参数以减少预测误差。这一迭代过程持续进行，直到模型在训练数据
AutoML 可以生成哪些类型的模型？
“自动机器学习（AutoML）可以生成多种针对不同机器学习任务的模型。生成的主要模型类别包括分类模型、回归模型、聚类模型和时间序列预测模型。分类模型用于预测离散标签，例如识别垃圾邮件或对图像进行分类。另一方面，回归模型用于预测连续值，比如根