百题突击12:1，SVM算法的优缺点 2，SVM的超参数C如何调节 3，SVM的核函数如何选择 4，简述SVM硬间隔推导过程 5，简述SVM软间隔推导过程

1，SVM算法的优缺点

优点

可以解决高维问题，即大型特征空间；
解决小样本下机器学习问题；
能够处理非线性特征的相互作用；
无局部极小值问题；（相对于神经网络等算法）
无需依赖整个数据；
泛化能力比较强；

缺点

当观测样本很多时，效率并不是很高；
对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数；
对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数；
常规SVM只支持二分类；
对缺失数据敏感；

2，SVM的超参数C如何调节

C 类似于lamda, 不过相反，C越小，越能得到稀疏的模型。

3，SVM的核函数如何选择

核函数可以是线性，高斯函数等。取决于问题的复杂性。

4，简述SVM硬间隔推导过程

a. 定义间隔函数，构建约束条件，得到凸二次规划问题，作为原始最优化问题。
b. 应用拉格朗日函数，将带约束的优化问题，转换成了无约束的优化问题，并且二者等价解。
c. 根据拉格朗日对偶性，将原始问题转换为其对偶问题，此时二者等价解。
d. 求解支持向量。
5，简述SVM软间隔推导过程
○ 软间隔的“软”在于它允许一点点错误存在，也就是去容忍那些特异点的存在。
○ 定义loss函数对偶+KKT

具体推导请看:
https://blog.csdn.net/github_31101389/article/details/106480409

6，附加题

CNN 中的 1*1 卷积有什么作用
https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79863922

目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题

常用解决样本数据不平衡思路都可。
b. 硬数据挖掘
c. 类平衡思路改进损失函数

百题突击12:1，SVM算法的优缺点 2，SVM的超参数C如何调节 3，SVM的核函数如何选择 4，简述SVM硬间隔推导过程 5，简述SVM软间隔推导过程相关推荐

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