机器学习cubist

引用[1]:在目前的文献中，较少的预测ML算法经过训练和测试后将结果与以前的研究进行比较，例如(Adamovic et al., 2017; Johnson et al., 2017; Kannangara et al., 2017)。在这些研究中，不同的机器学习技术的真正多功能性和优势或局限性仍然未知。引用[2]:DNN的核心思想不仅是学习输入和输出之间的非线性映射，而且是学习数据的底层结构(Karhunen et al., 2015)。DNN模型使用反向误差传播算法从训练数据中学习模式，其中，来自输出的误差或反馈信号将向后传播，以调整神经网络权重并使最终输出的误差最小(Chollet and Allaire, 2018)。DNN的结构包括输入，隐藏和输出层。引用[3]:基于机器学习模型的预测结果有助于越南的综合固体废弃物管理行动计划的规划、设计和实施。本研究的局限性体现在数据集的异质性，如越南下级行政部门缺乏有效数据。基于此，当未来能够获取更多的可靠数据时，可以更新和重新训练机器学习预测模型。

问题: 什么是机器学习cubist？
回答: 在提供的引用中，并没有提到机器学习cubist的具体定义或描述。引用[1]提到了一些机器学习算法的比较，但没有提到cubist。引用[2]提到了DNN（深度神经网络）的核心思想和结构，但没有提到cubist。引用[3]讨论了基于机器学习模型的预测结果在固体废弃物管理中的应用，但同样没有提到cubist。因此，根据提供的引用内容，无法回答关于机器学习cubist的问题。