在机器学习中，参数调优是一门玄学，因为模型的最优参数可能依赖于许多场景。因此，不可能为参数调优创建一个全面的指南。本文尝试为XGBoost中的参数提供一些指导。

过拟合是机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的一种现象。它的发生通常是由于模型过于复杂，以至于能够记住训练数据的噪声和细节，而不是学习到数据的普遍模式和特征。以下是导致过拟合的常见原因以及相应的解决方法：

栈作为一种基本的数据结构，其简单性和高效性使得它在各种计算和编程任务中具有广泛的应用。理解和掌握栈的原理和操作，对于编写高效、可靠的代码至关重要。

Git 是一种分布式版本控制系统，用于跟踪项目中的更改，并允许多个开发者协作，本文介绍了Git的版本管理特点及常用指令。

数据库操作在日常工作非常常见，以下知识点你都掌握了吗？

SQL数据库中的查询语句整理

整理了一下Bash、linux中常用的操作命令

在人工智能的长河中，2017年如同一颗璀璨的明珠，闪耀着非凡的光芒。这一年，Vaswani等学者发表了题为《Attention Is All You Need》的论文，如同智慧的种子，播撒在科技的沃土上，孕育出了Transformer这一革命性的架构。自此，AI的未来如同一幅巨大的画卷被徐徐展开，世界迎来了一个由Scale Law主宰的大模型时代。Transformer，这把神奇的智慧之匙

集成学习的基础思想是通过组合多个基学习器形成整体强学习器,使基学习器在预测准确性、降低过拟合风险、增强模型的鲁棒性等方面获得明显提升,集成学习主要包含Bagging和Boosting两大分类。本文对比总结了四种集成学习常见模型。

让你的博客上云，体验丝般顺滑~