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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AutoML系统能否处理在线学习？
“是的，AutoML系统可以处理在线学习，但其实现程度因具体实现而异。在线学习是一种方法，模型在新数据到来时进行逐步训练，而不是在固定的数据集上进行训练。这在数据持续流入的情况下尤为有用，比如在金融市场或实时推荐系统中。AutoML框架可以
AutoML的未来是什么？
“自动机器学习（AutoML）的未来将集中在为开发者和组织提供更加便捷高效的机器学习解决方案。随着对机器学习解决方案需求的增长，AutoML有望简化模型构建过程，使用户能够生成高质量的模型，而无需在机器学习的各个方面具备专业知识。这将有助于
图像搜索中的特征匹配是什么？
"图像搜索中的特征匹配是指识别和连接图像之间相似的模式或特征的过程。这项技术在面部识别、物体检测和图像检索等应用中至关重要，因为它使计算机能够分辨和比较图像中的各种元素。其主要目标是找到查询图像与图像数据库之间的对应特征，例如边缘、颜色或纹