1、XGBoost原理介绍一下？

①首先，XGBoost是集成算法之一，它用多个弱学习器去生成一个强学习器。XGBoost基于梯度提升框架实现，沿着梯度负方向更新模型参数，使损失函数达到最小化。（梯度提升框架）

②其次，XGBoost的目标函数由损失函数和正则化项组成。使用二阶泰勒公式去近似目标函数，这样的好处就是可以将所有自定义损失写成只关于节点值的式子，再去优化这个参数，并且更精确。目标函数的优化以叶子节点为单位，而不是树，这是因为树是阶跃的，不适合前项梯度优化。（目标函数）

③最后，XGBoost的基学习器是一棵棵回归树，利用贪心算法去构建树，贪心算法就是分步+贪婪的思想。每一步对应一个结点的分类，每一步取增益最大的操作叫做贪婪。（回归树）

2、GBDT原理介绍一下？

①首先，GBDT基于梯度提升框架实现，沿着梯度负方向更新模型参数，使损失函数达到最小化。它用多个弱学习器去生成一个强学习器。（梯度提升框架）

②其次，使用回归树作为基学习器，用于预测连续性的目标变量。在每一轮迭代中，GBDT训练一个新的回归树来拟合前一轮的残差（预测值与真实值之间的差异）。（残差学习）

3、AdaBoost原理介绍一下？

①首先，AdaBoost是一种迭代的集成学习方法，主要用于分类任务，它通过加权多个弱分类器的预测结果来构建一个强分类器，在训练过程中，会调整每个样本的权重，增加被错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。（迭代思想）

②其次，最终的强分类器通过对所有弱分类器进行加权投票得到，权重由每个弱分类的误差率决定。误差率越小的分类器在最终分类器中的权重越大。（加权投票）

4、boosting和bagging的区别？

boosting和bagging都是集成学习方法。

①过程顺序不同。bagging是并行的集成学习方法，独立的训练n个模型，最终结果由n个模型的平均或投票获得。boosting是串行的集成学习方法，按顺序训练n个模型，后续模型依赖于之前的模型。

②基学习器之间的关系不同。bagging基学习器之间不存在强依赖关系。boosting基学习器之间存在强依赖关系。

5、sql如何进行优化？

①选择合适的索引。对于经常用于查询条件的列，可以创建索引以提高查询性能。

②避免全表扫描。尽量避免使用没有where子句的select语句，以免触发全表扫描。

③分页查询优化：对于分页查询，应该使用LIMIT子句限制返回的行数，并尽量避免使用offset，因为offset会导致数据库跳过大量的行。

6、random forest 和xgboost的区别？

随机森林和XGBoost都是集成学习方法。

①随机森林采用Bagging集成方法，通过并行训练多个决策树，然后对它们的预测结果进行投票或平均来进行最终预测。

②XGBoost采用Boosting集成方法，通过迭代训练多个决策树，然后对它们的预测结果来构建最终模型。

7、说一下SVM原理？

决策边界。wx+b=0，也叫分离超平面。如果数据是线性可分的，这样的超平面有无穷多个，但是间隔最大的分离超平面是唯一的。

支持向量。到决策边界的距离最小的点。

①基本思想。找到一个超平面，使支持向量到超平面的距离（间隔）最大。

②引入软间隔允许某些点不满足约束。在实际应用中，对于某个样本数据，总有一些点，无论怎么分，都会存在分错的情况。此时可以引入软间隔（软结果），允许一些样本点处于错误的一侧。通过引入惩罚参数C，可以平衡间隔的最大化和分类错误的惩罚。

③引入核函数处理非线性问题。当数据不能够被线性分割时，SVM可以通过引入核函数来将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。常用的核函数包括线性核、多项式核、高斯核等。

8、L1、L2的原理？两者区别？

L1和L2正则化都是用来解决模型过拟合的两种方法。（模型复杂容易导致过拟合）

①L1正则化使用各个参数向量的绝对值的和作为惩罚项，L1正则化会导致参数向量中某些元素变为0，因此L1具有稀疏性，使得某些特征对模型的影响几乎为0，从而提高模型的泛化能力和解释性。

②L2正则化使用各个参数向量的平方和的平方根作为惩罚项，L2正则化会导致参数向量中的元素都接近于0，降低模型对数据的敏感度，从而提高模型的泛化能力。

9、说一下显著性水平、置信区间、假设检验？

①显著性水平。指在统计推断中所允许的拒绝原假设的概率阈值。通常用符号α表示，常见的显著性水平包括0.05、0.01等。当p值小于或等于显著性水平时（表示落在小概率事件发生的区间内），我们通常会拒绝原假设，即认为观察到的差异是显著的。

②置信区间。置信区间（Confidence Interval）是用来估计总体参数（如均值、比例等）的范围，以一定的置信水平给出的区间估计。置信区间提供了对估计参数精度的一种度量。

③假设检验。它的主要目的是对某个假设进行推断。将假设代入，如果落在拒绝原假设的概率区间内，则推翻该假设，否则接收该假设。

10、SQL掌握运用的程度？学过sql吗？

我在SQL方面有一定的经验和掌握。我熟悉基本的SQL语法，包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句，以及常见的聚合函数和连接操作。我能够编写复杂的查询来从数据库中检索所需的数据，并且了解索引和优化查询的方法。学过MySQL。