SVM面试常考问题

最新推荐文章于 2024-06-06 10:34:14 发布
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分类专栏： 面试常见问题
机器学习面试150题（2020）：不只是考SVM xgboost 特征工程
迈微AI研习社 · 号主
11-23 1120
一般而言，进大厂讲究以下三方面的能力 coding能力，这是最基本的能力，包括数据结构和算法，说白了，coding能力扎实，无论干IT还是干AI都不会太差，但很多人会忽略这方面的能力，可能AI各模型学的滚瓜烂熟，但面试让十分钟写个快速排序 迟迟动不了手； 机器学习、深度学习方面的能力，16年起随着AlphaGo的横空出世，深度学习瞬间横扫各个领域，这里面的重点包括各个模型：决策树、随机森林、xgboost、SVM、特征工程、CNN、RNN、LSTM等等； 根据不同业务场景的技术能力，比如对业务的理解、建模
面试----SVM
weixin_43008312的博客
04-25 809
方法1️⃣：一对多法。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。方法2️⃣：一对一法。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM，因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时，最后得票最多的类别即为该未知样本的类别。Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。
20240329-1-SVM面试题
qq_24428851的博客
04-17 1262
SVM，Support Vector Machine，它是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；其还包括，这使它成为实质上的非线性分类器。其学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。其学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。这里涉及了几个概念，。
svm面试常考点
02-17
svm技术常考点，这里做一下笔记，方便日后查看。
SVM面试题
rosefun96的博客
07-11 560
SVM原理 SVM是二分类模型，思想是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 （1）数据线性可分，通过硬间隔最大化（几何距离），学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； （2）数据近似线性可分时（也可以说线性不可分），引入松弛变量，软间隔最大化，即线性支持向量机； （3）数据线性不可分，引入核技巧，软间隔最大化，学习非线性支持向量机； 为什么采用间隔最大化？ 当训练数据是可分时，存...
机器学习 面试题-第九章 SVM（大厂必问，历经半年整理）
聪哥965
03-04 966
文章目录9.SVMSVM的推导9.1 SVM的原理是什么？9.2 SVM 为什么采用间隔最大化？9.3 为什么 SVM 要引入核函数？9.4 为什么SVM对缺失数据敏感？9.5 SVM 核函数之间的区别9.6 SVM如何处理多分类问题？9.7 带核的SVM为什么能分类非线性问题？9.8 RBF核一定是线性可分的吗？9.9 常用核函数及核函数的条件？9.10 为什么要将求解 SVM 的原始问题转换为对偶问题？9.11 SVM怎么输出预测概率？9.12 如何处理数据偏斜？9.13 LR vs SVM9.14 参
面试（SVM）
勤学如春起之苗，不见其增，日有所长
01-20 462
SVM 推导 为什么转换为对偶问题 写下KKT条件 核函数：线性核函数，非线性核函数，区别，各自的用途 SVM 对异常点敏感 不 ？ 如何解决这个问题？
数据挖掘（机器学习）面试--SVM面试常考问题
热门推荐
学习、思考、总结
08-20 5万+
应聘数据挖掘工程师或机器学习工程师，面试官经常会考量面试者对SVM的理解。 以下是我自己在准备面试过程中，基于个人理解，总结的一些SVM面试常考问题（想到会再更新），如有错漏，请批评指正。（大神请忽视） 转载请注明出处：blog.youkuaiyun.com/szlcw1
数据分析【机器学习】总结之-----SVM(支持向量机)十大常见面试题整理
天阑之蓝的博客
06-16 6129
阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。 博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。 SVM“支持向量机”十大常见面试题整理（1）SVM的原理是什么？（2）支持向量机的分类及区别（3）SVM为什么采用间隔最大化？（4）为什么SVM要引入核函数？(将线性不可分变成线性可分)（5）常用的核函数（6）为什么
数据分析面试常问问题（二）（SQL、统计学、业务方面等）
最新发布
zfyzfw的博客
06-06 2020
（2）用户属性数据：年龄、性别、地域、学历、家庭组成、职业等；（3）视频属性数据：评分、播放量、评论数、出品方、导演、主演、国别、年代、语言、是否获奖、剧情等；（4）上下文数据：用户最近观看历史记录、最近偏好的演员明星、最近常看的视频类型等。假设食堂就餐时间为2h，则每小时需要为10000人提供就餐服务；假设每人就餐时间为15min，且人员到达食堂的时间点分布均匀，则1h可以服务4批就餐人员，平均每批2500人，意味着将会有这么多人同时就餐，就可以按照上述数据进行座位规划。1） 前期调研。
考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip
02-06
本资源“考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip”是一个针对计算机视觉算法岗位面试的复习资料，包含了常用算法的实现。尽管标签为空，但我们可以从文件名“ahao4”推测这可能是一个内部代码或...
SVM介绍及常见面试题
赤道6号转向发动机的博客
04-25 1603
SVM的原理 SVM是一种二分类模型, 基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器. 如果数据线性可分, 可以直接使用硬间隔SVM; 如果数据近似可分, 引入松弛变量, 使用软间隔SVM; 如果数据不可分, 通过引入核函数, 使用非线性SVM. SVM具体推导过程 硬间隔原问题 求最大间隔分离超平面可以转换成以下约束最优化问题: max⁡w,bγ^∣∣w∣∣s.t.yi(w⋅xi...
机器学习算法面试—口述（1）：SVM介绍及常见问题
六道的专栏
08-24 1万+
首先SVM是支持向量机support vector machine的缩写，它是现在使用比较广泛的一个分类算法（二分类），是一个线性分类器！ 当数据是线性可分的时候： SVM是在空间找一个分类超平面，将数据分开，下面以二维为例 （1） （2） SVM要做的就是找到（1）中间那条线（三维的话是一个面，更高维是一些其他什么的。。。），但是光找到那条线是不够的，因为这样的线是有无数
SVM 面试点笔记
YUN_L_I的博客
09-18 348
原理： SVM是一种二分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大化是它的独特之处），通过该超平面实现对位置样本集的分类。 ·当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机。 ·当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机。 ·当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧...
机器学习岗位面试问题汇总 之 SVM
BigBigLiu
06-24 4184
自己结合网络、书本内容总结，欢迎指正欢迎补充。更新日期：20170607—版本11.简述SVM 二分类模型、更严格优化条件—>更好分界线，低维—->高维，间隔最大的分割平面，不太容易过拟合（2个原因），多层感知机（sigmoid核），3种分类，2种求解方法2.SVM的主要特点 （1）非线性映射-理论基础 （2）最大化分类边界-方法核心 （3）支持向量-计算结果 （4）小样本学习方法 （5）最终的
SVM面试问题汇总
Heitao5200的博客
01-05 6431
SVM的软间隔硬间隔区别 硬间隔：完全分类准确，其损失函数不存在；其损失值为0；只要找出两个异类正中间的那个平面； 软间隔：允许一定量的样本分类错误；优化函数包括两个部分，一部分是点到平面的间隔距离，一部分是误分类的损失个数；C是惩罚系数，误分类个数在优化函数中的权重值；权重值越大，误分类的损失惩罚的越厉害。误分类的损失函数可分为hinge损失，指数损失，对率损失。而经常使用的或者说默认的是使用...
SVM面试
weixin_43099835的博客
10-11 237
SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机； 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。 注：以上各SVM的数学推导应该熟悉：硬间隔.
SVM的常见面试点
qy724728631的博客
09-11 7463
       支持向量机(supportvector machine ,SVM)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题，支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算...
计算机视觉岗面试必备：掌握常考算法实现指南
资源摘要信息: "考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip" 本资源包主要面向准备参加计算机视觉算法岗位面试的专业人士，提供了面试过程中常见的算法实现案例。计算机视觉作为人工智能领域的核心...
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