数据分析与机器学习笔记：SVM（支持向量机）10大面试题解析

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目录

• • （1）SVM的基本工作机制是怎样的？
    • （2）支持向量机的分类方式及其差异性
    • （3）为何SVM选择以最大化间隔作为核心准则？
    • （4）为何需要在SVM中引入核函数？（将原本无法线性区分的数据转化为可线性区分的形式）
    • （5）常见的核函数类型有哪些？
    • （6）为何需要将SVM的初始优化问题转化为其对偶形式进行求解？
    • （7）SVM为何会对数据缺失情况表现出较高的敏感性？
    • （8）SVM如何应对涉及多个类别的分类任务？
    • （9）在SVM中采取了哪些措施来避免模型过度拟合的问题？
    • （10）SMO算法在SVM中的主要功能是什么？
    • （11）支持向量机的优势与不足之处分别体现在哪些方面？

（1）SVM的原理是什么？

【支持向量机属于一种