支持向量机（SVM）是机器学习领域中一个非常著名且被广泛使用的分类算法。SVM的核心在于超平面的概念，这些超平面帮助对高维数据进行分类，无论是线性可分的还是不可分的。SVM的通用性在于它能够处理现实世界中的复杂情况，其中大部分数据都是非线性的，这就体现了SVM核函数的作用。
尽管在许多面试中，候选人更倾向于讨论基于树的算法，但SVM在现实世界中有其重要的应用案例，这使得它成为面试官常问的热门话题之一。因此，在本文中，将讨论关于SVM的10个最常见的面试问题。
选择SVM而非其他算法的条件是什么？机器学习工程师选择SVM而非其他算法有很多原因，以下是一些主要的考虑因素：
当涉及到处理高维数据时，SVM的表现超越了其他竞争对手，尤其是结合主成分分析（PCA）时，PCA有助于从样本空间中减少不重要的特征。另一方面，SVM倾向于增加维度以分类相关特征。
在处理非线性数据集时，SVM应该是首选，因为线性可分数据容易处理，但在现实世界中，总是会遇到非线性数据集，因此SVM将数据转换到更高维度的能力就显得尤为重要。
作为监督机器学习算法，SVM在处理非结构化数据和半结构化数据（如图像、文本和视频）方面走在了前列。SVM核是SVM的真正优势，有时为了处理复杂问题，需要进入更高维度，这涉及到复杂的数学计算，因此SVM核在提供某些系数值（如gamma和Cost-C）方面发挥着至关重要的作用，以确保计算的平滑进行。
使用SVM进行分类任务时有哪些缺点？这个算法最常见的缺点之一是，一旦开始在模型开发阶段输入更大的数据集，它就需要大量的训练时间。
选择一个好的核函数总是很困难的，因为正在寻找那个能够带来更好准确性的最优系数值，同时选择试错法并不是一个好主意，因为大多数方法在模型训练中都需要花费很多时间。
SVM的超参数调整相当复杂，主要是因为两个主要参数，即Cost-C和Gamma，调整这些超参数并不是一件容易的事情。
特征缩放是使用SVM时必须遵循的步骤吗？是的，特征缩放是非常重要的步骤，因为特征缩放（标准化或归一化）是在考虑观测值之间距离的每个算法中都需要的。
在SVM中，目标是最大化边界，以便能够直接或间接地获得更好的准确性，因此，特征缩放也是必需的。
当数据集中存在缺失值时，SVM会受到什么影响？SVM通常被认为是构建分类模型的理想选择，但同时，它们不能处理缺失数据，实际上对缺失数据非常敏感，这会导致测试数据上的模型准确性不佳。
因此，建议在数据清洗或特征工程阶段处理所有缺失值。
如果数据集中存在异常值，可能的结果是什么？作为分类领域的热门选择，SVM有一个主要缺点，即它对异常值非常敏感，这是因为每个误分类返回的惩罚，知道这被称为铰链或凸损失。
但这种损失并没有使SVM对异常值敏感，而是凸损失的界限使SVM对异常值敏感。
如何避免SVM的过拟合情况？在回答这个问题之前，需要理解SVM中的两个术语：软边界和硬边界。
在软边界的情况下，SVM在分类上并不那么严格，即它并不严格地要求训练数据中的每个数据点都被正确分类。
硬边界与软边界完全相反，这里它非常严格地要求训练数据样本中的每个分类都是正确的，并且非常严格。
现在来回答问题；都知道，如果过于依赖训练数据样本的准确性，那么就会导致过拟合情况，而要使模型泛化，需要对训练和测试数据都有弹性，因此软边界应该是避免过拟合的理想选择。
核技巧在SVM中有什么帮助？当选择SVM来解决分类问题时，主要目标是获得最大边界，即要分离的类别之间的决策边界。
然而，在现实世界中，这项活动相当复杂，因为大多数时候都在处理非线性数据，所以SVM核可以拯救，它使用一些函数如多项式和Sigmoid将数据集从低维转换到高维，这使得分离复杂数据集变得容易。
有许多核函数可供使用。在这里列出了一些流行的核函数：线性、非线性、多项式、RBF - 径向基函数、Sigmoid。
SVM与K-最近邻（KNN）有何不同？两者之间的第一个区别是，线性SVM是参数化的，因为它产生线性边界，而KNN是非参数化的，因为它忽略了关于类别边界结构的先验假设。
这使得KNN足够灵活，能够处理非共线的边界。SVM在方差方面占有优势，因为KNN的方差比线性SVM高。
尽管如此，KNN可以适应任何分类边界，即使类别边界未知。随着训练数据的增加，KNN达到了它能够达到的最佳分类边界的能力。
KNN没有类别边界的结构，所以由KNN创建的类别比线性SVM的类别更不可解释。
在处理异常值时，SVM和逻辑回归哪个算法更好？当涉及到逻辑回归时，异常值可能会对模型产生更大的影响，因为涉及逻辑回归系数的估计因素更容易受到异常值的影响。
另一方面，当异常值引入SVM模型时，它可以改变超平面的位置，但不会像在逻辑回归中那样多，而且在SVM中，可以通过引入松弛变量来处理异常值。
结论：已经深入讨论了关于SVM的前9个最常见的面试问题。尽量使讨论尽可能深入，以便阅读本文的人也能够回答面试官提出的任何相关交叉问题。