SVM常见面试点

最新推荐文章于 2025-04-23 20:41:25 发布
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百面算法工程师 | 支持向量机面试相关问题——SVM
kay_545
05-02 1322
面试问题，面试提问，面试技巧
SVM详解以及常见面试题
屏幕里的日与夜
06-01 1415
学习SVM的心得体会以及搜集的一些面试题SVM硬间隔SVM推导过程软间隔SVM推导过程支持向量回归SVR推导过程损失函数训练过程核函数SVM相关面试题 SVM SVM的思想是在特征空间中找到一个超平面划分不同类，并且间隔最大的超平面意味着分类置信度比较大。 硬间隔SVM 如样本是线性可分的，则使用硬间隔的SVM，每个样本都是分类正确的 推导过程 空间超平面的方程为Wx+b = 0，W为平面法向量。 点到平面的距离为 最大化间隔即为 具体取值无关，而1/W最大等价于W最大，所以问题等价于 定义拉格朗日函数
SVM面试
weixin_43099835的博客
10-11 233
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.
一文读懂支持向量机（SVM）：从基础原理到面试要点【SVM系列（三）】
weixin_73784131的博客
04-23 798
硬间隔 SVM 所涉及的优化问题属于含有不等式约束的最优化问题。在这类问题中，目标函数的优化需要在满足一定约束条件的前提下进行。这与无约束最优化问题和等式约束最优化问题有所不同，后两者分别不需要考虑约束条件和只考虑等式约束条件。支持向量机的硬间隔模型作为其基础理论，包含了丰富的数学知识和深刻的算法思想。从基本概念到数学描述，再到有约束最优化问题的求解，每个环节都紧密相连，共同构成了 SVM 的理论基石。希望通过本文的解析，你对 SVM 的基础原理有了更深入的理解，在面对面试问题和实际应用时能够更加从容应对。
面试（SVM）
勤学如春起之苗，不见其增，日有所长
01-20 456
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？
【面试总结】SVM
Icanhearwawawa的博客
03-21 1062
SVM 简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM的的学习策略就是最大化间隔，可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。SVM还包括核技巧、软间隔等，其基本的原理图如下。 正像图中展示的样子，SVM解决的是分类问题，就是寻找一个超平面（红色的线，原始的是线性的）将图中的圆圈和五角星分开，并且要求正负样本到超平面的几何间隔最大（增加鲁棒性），其中蓝色的圈或者五角星就是支
机器学习面试知识点总结(不断补充中)
weixin_30616969的博客
04-19 386
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问，在平时的学习过程中可能对算法的理论，注意点，区别会有一定的认识，但是这些知识可能不系统，在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识，因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来，保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。 · 无监督和有监督算法的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽...
SVM常见面试题1
08-08
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于机器学习领域的二分类模型。它的核心思想是找到一个能够最大化两类样本间间隔的决策边界，从而构建一个鲁棒的分类器。当数据线性可分时，SVM通过硬间隔最大化寻找最优超平面，确保...
机器学习与深度学习面试系列八（SVM）1
08-03
在机器学习和深度学习的面试中，SVM因其独特的性质而受到关注。以下是SVM的一些关键知识点： 1. 函数间隔与几何间隔： - **函数间隔** 是指训练样本到超平面的最小距离，它可以是负数，因为可以调整超平面的法向量...
机器学习常见面试题汇总：涵盖监督与非监督学习、SVM、LR、决策树等算法原理及应用
最新发布
05-08
内容概要：本文档涵盖了机器学习领域的多个核心概念与算法，详细解释了有监督学习和无监督学习的区别，深入探讨了支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、决策树等常见算法的工作原理及其特性。文档还涉及了SVM、LR、决策树...
机器学习面试SVM常见问题汇总
qq_38489833的博客
07-01 3248
1. 简单介绍SVM（详细原理） （回答的思路：从分类平面，到求两类间的最大间隔，到转化为求间隔分之一，等优化问题，然后就是优化问题的解决办法，首先是用拉格拉日乘子把约束优化转化为无约束优化，对各个变量求导令其为零，得到的式子带入拉格朗日式子从而转化为对偶问题， 最后再利用SMO（序列最小优化）来解决这个对偶问题。svm里面的c有啥用） 个人理解：SVM又叫最大间隔分类器，最早用来解决二分类问题。SVM有三宝，间隔， 对偶 ，核技巧。**** 1.1间隔： 1.1.1 hard-margin svm (数据
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的常见面试点总结
manduner的博客
05-07 2707
SVM的原理是什么？ 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间隔最大的线性分类器（间隔最大使它有别于感知机）。 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。 ...
面试总结------SVM
一只小包子的博客
04-16 285
SVM基本思想 SVM解决的是一个二分类问题 ，在特征空间中寻找一个最优的超平面 将样本能够正确分开 同时使得样本点到该超平面的距离最大 函数间隔与几何间隔 给定数据集T和超平面 w,b 函数间隔可以表示为 yi(wxi+b) 函数间隔可以表示分类的准确性和确信度 但是成比例更改w，和b不会导致分类面变化 却会导致函数间隔变化 因此需要对函数间隔增加约束 通过规范化函数间隔||w|| =1...
SVM面试问题汇总
Heitao5200的博客
01-05 6406
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面试题
Cheese_pop的博客
04-12 2843
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 SVM的原理是什么？ SVM是一种二类分类模型。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。（间隔最大是...
【面试】SVM面试问题总结（更新ing）
Lewiz_124的博客
08-08 1300
而在软间隔（Soft Margin）SVM中，允许一些数据点被错误分类，以便在允许少量误差的情况下找到一个更好的决策边界。支持向量包括：位于间隔边界上的数据点、间隔边界内的数据点（可能被正确分类也可能被错误分类）、被错误分类的数据点。在硬间隔（Hard Margin）SVM中，不允许任何数据点被错误分类，所有数据点必须在间隔之外，支持向量是那些恰好位于间隔边界上的数据点。，引入了软间隔的概念，允许部分数据点违背约束条件，但会对这些违背的点进行惩罚，从而学习一个线性分类器，即。支持向量机的间隔指的是什么？
SVM 面试点笔记
YUN_L_I的博客
09-18 341
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...
【支持向量机SVM】常见面试题
qq_44910978的博客
01-01 447
核函数：样本在原始空间中通过核函数K计算后的结果 = 样本映射到高维特征空间后的内积当样本在原始空间中线性不可分时，我们就要将其映射到高维空间中，使它线性可分。由于核函数的存在，不需要知道具体的映射函数，就可以求解出对偶问题的结果。使数据从原始低维空间映射到高维空间，从线性不可分变为线性可分。在求解负有问题时，不需要知道具体的映射函数，只要知道核函数就行，使得求解的难度和算力大大降低。SMO算法是用来求解SVM模型的对偶问题的。
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