从头开始创建ML模型时卡住了

，可能是因为以下几个原因：

缺乏数据：创建ML模型需要大量的数据来训练和验证模型。如果没有足够的数据，模型可能无法准确地学习和预测。解决方法是收集更多的数据，或者使用数据增强技术来扩充现有数据集。
特征选择困难：选择适当的特征对于模型的性能至关重要。如果无法确定哪些特征对问题最有影响，可以尝试使用特征选择算法或领域知识来辅助选择。腾讯云提供了一系列的机器学习工具和平台，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiems）和腾讯云AI开放平台（https://ai.qq.com/）。
模型选择困难：选择适合问题的模型也是一个挑战。不同的问题可能需要不同类型的模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。可以通过了解各种模型的原理和适用场景，以及尝试不同模型的性能来解决这个问题。
超参数调整困难：模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。超参数是在训练模型之前需要手动设置的参数，如学习率、正则化参数等。可以使用交叉验证和网格搜索等技术来找到最佳的超参数组合。
计算资源不足：创建ML模型可能需要大量的计算资源，如CPU、GPU等。如果计算资源不足，可以考虑使用云计算平台来扩展计算能力。腾讯云提供了强大的云计算服务，如腾讯云弹性计算（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和腾讯云GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/gpu）。

总之，创建ML模型时卡住了可能是由于数据、特征、模型选择、超参数调整或计算资源等问题导致的。通过合理的解决方案和腾讯云提供的相关产品和服务，可以克服这些困难，顺利创建ML模型。