机器学习面试题库：21-30题（3day）

最新推荐文章于 2024-11-17 08:52:58 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 面试 机器学习 python 支持向量机 深度学习
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本文介绍了机器学习面试中关于SVM的问题，重点讨论了支持向量的概念，SVM对数据集的要求，硬间隔与过拟合的关系，以及代价参数和惩罚因子C如何影响模型的拟合程度。理解这些要点对于应对面试和优化SVM模型至关重要。

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机器学习面试题库：21-30题（3day）

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支持向量是那些最接近分离超平面的数据点。
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SVM的效率依赖于以上三个基本要求，它能够提高效率，降低误差和过拟合。
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有明确分类边界的数据集最适合SVM。
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硬间隔：意味着SVM在分类时很严格，在训练集上表现尽可能好，有可能会造成过拟合。
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