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。

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。

有明确分类边界的数据集最适合SVM。

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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代价参数决定着SVM能够在多大程度上适配训练数据。
如果你想要一个平稳的决策平面，代价会比较低；如果你要将更多的数据正确分类，代价会比较高。可以简单的理解为误分类的代价。

由于是欠拟合，最好的选择是创造更多特征带入模型训练。
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由于是欠拟合，最好的选择是创造更多特征带入模型训练。