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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创建知识图谱面临哪些挑战？
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