type = 'function estimation';

type = 'function estimation' 表示“类型为‘函数估计’”。

函数估计是机器学习领域中的一种任务，其目标是通过一组已知的输入和输出数据，来建立一个函数模型，用于预测未知输入数据对应的输出。在函数估计中，我们试图找到一个函数，使得该函数能够对输入数据进行合理的预测。这个函数可以是线性的，也可以是非线性的，具体的形式要根据具体问题的需求和数据的特点来确定。

函数估计在很多实际应用中都有广泛的应用，比如在金融领域中，可以通过函数估计来预测股票价格的走势；在医疗领域中，可以通过函数估计来预测患者的疾病风险；在自然语言处理领域中，可以通过函数估计来进行语义解析和情感分析等任务。

函数估计的关键是选择合适的函数模型和确定模型的参数。常用的函数估计方法包括最小二乘法、极大似然估计、贝叶斯估计等。在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据的特点选择合适的函数估计方法，并通过数据的训练来调整函数模型的参数，使得模型能够更好地适应数据，并能够准确地进行预测。

总而言之，函数估计是机器学习中重要的任务之一，它通过建立函数模型来实现对未知数据的预测。在实际应用中，我们需要选择合适的函数模型和方法，并通过数据的训练来优化模型参数，以提高预测的准确性和可靠性。