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什么是 XGBoost 算法？它在数据挖掘中的优势是什么？

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数据挖掘中的过拟合和欠拟合问题是什么？如何解决这些问题？

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在数据挖掘中，如何通过梯度提升（Gradient Boosting）算法进行回归或分类？

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Iceberg 如何支持跨数据源查询？如何实现多集群间的数据一致性？

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在 Iceberg 中，如何实现数据的自动清理？如何设置清理策略？

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Iceberg 是如何处理事务冲突的？如何保证并发写入的正确性？

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Iceberg 的分区字段是如何进行自动优化的？如何减少数据扫描的范围？

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在 Iceberg 中，如何使用 Manifest List 优化元数据管理？

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什么是逻辑回归？它在分类任务中的应用场景是什么？

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在数据挖掘中，如何通过袋装（Bagging）方法提高模型的泛化能力？

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