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内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

脏数据是指什么

如何缓解模型过拟合？𐟤” 在面试中，被问到“什么是过拟合？”这个问题，真的是让人有点措手不及。不过，别担心，我来给你详细讲解一下。首先，过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两个问题。不论是传统的AI产品经理，还是现在的AI和AIGC产品经理，了解这两个概念都是必不可少的。如果你已经知道了，那就跳过这段吧～ 𐟍ƒ 过拟合是什么？过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，准确率可能达到99%甚至100%，但在实际数据上表现却很差，准确率可能只有10%。这种现象就是过拟合。 𐟓栦젦‹Ÿ合是什么？欠拟合则是模型在训练数据和实际数据上的表现都不理想，准确率较低。我们今天主要讨论过拟合，欠拟合会在下一篇文章中讲解。 𐟏‹️ 训练算法的过程现阶段的算法大多是基于大量历史数据进行训练的。训练的过程就是拟合数据分布的过程，也就是找到一个函数（可能是二维空间的，也可能是三维空间的，甚至是N维空间的），使得这个函数能够满足或尽可能满足大部分数据点的需求。 𐟤” 过拟合的原因模型复杂度过高训练数据量不足数据质量问题，比如有很多脏数据，或者缺乏某些特定场景的数据 𐟛 ️ 如何解决过拟合？针对过拟合的原因，我们可以采取以下措施：简化模型：降低模型的复杂度，避免过度拟合训练数据。增加训练数据：更多的数据可以帮助模型更好地泛化到新数据。数据清洗：处理脏数据，确保模型能够学到有用的信息。正则化：通过正则化技术，如L1正则化或L2正则化，来约束模型的复杂度。交叉验证：使用交叉验证来评估模型的泛化能力，避免过拟合。希望这些方法能帮你更好地理解和解决过拟合问题！如果你还有其他问题，欢迎在评论区交流哦～

MySQL中的锁类型详解 𐟔’ 在MySQL中，锁的类型可以根据不同的属性进行分类。以下是详细的解释：共享锁（Share Lock）𐟓š 共享锁允许一个事务为数据加上读锁，其他事务只能对该数据加读锁，而不能加写锁。直到所有的读锁释放后，其他事务才能加写锁。共享锁主要用于支持并发读取数据，避免重复读的问题。排他锁（Exclusive Lock）✏️ 排他锁，也称为写锁，简称X锁。当一个事务为数据加上写锁时，其他请求不能再为该数据加任何锁，直到该锁释放后，其他事务才能加锁。排他锁的目的是在数据修改时，不允许其他人同时修改，也不允许其他人读取，避免了脏数据和脏读的问题。表锁（Table Lock）𐟓Š 表锁是指锁定整个表，当下一个事务访问该表时，必须等待前一个事务释放锁才能访问。表锁的特点是粒度大，加锁简单，但容易发生冲突。行锁（Row Lock）𐟓‘ 行锁是指锁定表的某一行或多行记录。其他事务访问同一张表时，只有被锁住的记录不能访问，其他的记录可以正常访问。行锁的粒度小，加锁比表锁麻烦，但不容易冲突，支持的并发度更高。记录锁（Record Lock）𐟔‘ 记录锁属于行锁的一种，锁定的是表中的某一条记录。它要求命中的条件字段是唯一索引，可以避免数据在查询时被修改的重复读问题，也避免了在修改的事务未提交前被其他事务读取的脏读问题。页锁（Page Lock）𐟓„ 页锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。它一次锁定相邻的一组记录，开销和加锁时间介于表锁和行锁之间，会出现死锁，锁定粒度也介于表锁和行锁之间，并发度一般。间隙锁（Gap Lock）𐟔— 间隙锁属于行锁的一种，锁定的是表记录的某一个区间。当表的相邻ID之间出现空隙时会形成一个区间，遵循左开右闭原则。间隙锁只在REPEATABLE_READ（可重复读）的事务级别中出现，用于防止幻读问题。临建锁（Next-Key Lock）𐟔’ 临建锁也是行锁的一种，是INNODB的行锁默认算法。它结合了记录锁和间隙锁，会把查询出来的记录锁住，同时也会锁定该范围查询内的所有间隙空间。通过这些不同类型的锁，MySQL能够更好地管理并发操作，确保数据的一致性和完整性。

Excel数据清洗三大技巧与七大函数详解嘿，Excel爱好者们！今天给大家带来一份超实用的数据清洗指南！无论你是数据分析师还是职场新人，掌握这三大技巧和七大函数，数据清洗将变得轻而易举！𐟎‰ 𐟧𙠦𘅩™䥤禳•：告别脏数据！在数据中，那些看不见的非打印字符，比如空格、换行符，真是让人头疼。不过，有了CLEAN和TRIM函数，它们就无所遁形啦！ CLEAN：一键清除所有非打印字符，让你的数据更加干净利落。 TRIM：除了去除文本前后的空格，还能把中间的多个连续空格压缩成一个，数据看起来更加清爽。 𐟔„ 替换术：错误值与敏感信息，拜拜！数据中的错误值（如/0!、/A）和敏感信息（如电话号码、身份证号）都需要特别处理。 IFERROR：当公式出错时，不再显示刺眼的错误代码，而是优雅地替换成你指定的值，比如“信息缺失”或0。 REPLACE：想要给电话号码打码？或者替换某个特定字符串？REPLACE函数帮你搞定，精准替换，不留痕迹。 𐟔 提取术：精准定位，只取所需！面对冗长的数据列，我们往往只需要其中的一部分。这时，LEFT、MID和RIGHT函数就是你的得力助手！ LEFT：从左边开始，提取指定数量的字符。比如，提取日期的年份部分。 MID：从中间位置开始，提取指定长度的字符串。无论是邮箱的域名还是身份证号码的某几位，都不在话下。 RIGHT：从右边开始，提取指定数量的字符。适合提取后缀名、时间戳的秒数等。总结：掌握了这三大技巧和七大函数，你就能轻松应对各种数据清洗挑战，让数据更加准确、干净、有价值！𐟒꠨𞗥䚧𛃤𙠯𜌦ŠŠ知识变成技能哦！下次遇到数据清洗的难题，再也不用慌啦！𐟘‰

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