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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TPC基准套件是什么？
"当前的TPC基准套件由一系列标准化测试组成，这些测试用于衡量事务处理和数据库系统的性能。这些基准由事务处理性能委员会（TPC）开发，旨在评估系统处理典型数据库和事务处理应用的各种工作负载的能力。该套件包含多个基准，例如TPC-C、TPC-
少量样本学习模型是如何从有限数据中学习的？
元学习，通常被称为 “学习学习”，通过装备模型以最少的数据快速适应新任务，在少镜头学习中起着至关重要的作用。在少镜头学习场景中，面临的挑战是训练能够做出准确预测的模型，即使它们只提供了几个新类的例子。元学习通过允许模型学习如何从以前的经验中
推荐系统中准确性和多样性之间的权衡是什么？
推荐系统主要通过两个过程随时间调整其推荐: 用户反馈和数据收集。当用户与系统交互时，例如通过评价项目、点击推荐产品或进行购买，系统收集关于用户偏好的有价值的信息。例如，如果用户经常在流媒体平台上观看动作电影，则系统学习该偏好并开始建议更多动