机器学习面试题汇总(支持向量机相关)
支持向量机面试题，SVM面试题
1.SVM的原理是什么？
2.SVM推导
3.简述SVM软间隔
4.如何使用SMO最优化方法求解SVM模型？
5.SMO算法中对于每次选中的α如何进行优化？
6.SMO算法中如何选择每次优化的两个α？
7.SMO算法优化的终止条件是什么？
8.什么是核函数，为什么SVM要引入核函数？
9.SVM常用的核函数有哪些，如何选择核函数？
10.为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？
11.SVM为什么采用间隔最大化？
12.SVM对噪声敏感的原因
13.为什么SVM对缺失某些特征数据敏感？
14.SVM的优缺点
15.SVM为什么用在大数据有哪些缺陷？
16.如何防止SVM过拟合（提高泛化能力）？
17.SVM如何调节惩罚因子C?
18.如何处理SVM中样本不平衡的问题？
19.支持向量机(SVM)中的支持向量是什么意思?
20.SVM如何处理多分类问题？
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