我应该使用哪种机器学习模型？

Question

伙计们

我正在尝试解决一个问题，并认为机器学习算法可能会帮助我（我想...）

我有一组输入数据，例如

d-1:{ 
    weight1: w1,
    weight2: w2,
    weight3: w3,
    labels: [a, b, c, d, ...n]
}
... ...
d-n:{ 
    weight1: w1,
    weight2: w2,
    weight3: w3,
    labels: [a, c, e, g ... n]
}

输入d-n，n在100到10k之间。对于每次运行，输入n可能会有所不同。

标签，n在1到20之间。对于每个d-n，标签可能会有所不同。

Weight1,2,3的值也可能有所不同，这取决于其他一些条件。

预期输出将是加权标签的列表，例如

output:
{
    g: 120,
    a: 101,
    f: 95,
    ...
    n: 2
}

我只计算每个标签的平均重量，然后将其排序。 然后我意识到这是某种机器学习问题。 也许有些模型可以更好地解决这个问题。

到目前为止，我只用谷歌搜索概率图模型，贝叶斯网络，马尔可夫随机场等。 但是不知道他们到底在做什么，也不知道我应该去哪一个。

请问有人可以提供建议或指出方向吗？ 或任何类似的例子，那将是很棒的。 谢谢