一、svm
1. svm為什麼引入對偶問題？
（1）方便計算，將原始問題的約束轉化為等式約束
（2）便於引入核函式
2. svm怎麼防止過擬合？
引入鬆弛變數
3. 點到直線距離公式？
點4. lr和svm有什麼不同嗎？
（1）分類思想不同：lr是基於概率求得，svm是基於最大化間隔
（2）svm決策麵只由少量的支援向量決定，而lr的話是所有樣本都會參與決策面的更新
（3）邏輯回歸通過sigmoid函式縮小了遠離分類超平面那些點的資訊，而svm直接忽略了那些點的資訊
5. 什麼是結構風險？
結構風險=經驗風險(模型誤差)+置信風險(泛化能力)
6. 什麼是支援向量？
最大化間隔在正樣本和負樣本集合上各形成乙個邊界，位於這兩個邊界上的樣本就是支援向量。後續新樣本的分類就只依賴於這些支援向量的資訊，從而降低了儲存和計算的複雜性。
7. 核函式有什麼作用？
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