机器学习面试001—支持向量机SVM
1. 关于min和max交换位置满足的 d* <= p* 的条件并不是KKT条件
Ans：这里并非是KKT条件，要让等号成立需要满足strong duality(强对偶)，之后有学者在强对偶下提出了KKT条件。KKT条件成立需要满足constraint qualifications，而constraint qualifications之一就是Slater条件——即：凸优化问题，如果存在一个点x，使得所有等式约束都成立(即取严格不等号，不包括等号)，则满足Slater条件。SVM中此处，满足Slater条件，等号可以成立
2. 核函数是从高维空间构造超平面，是否会带来高维计算代价的问题？
Ans：并不会。在线性不可分的情况下，SVM首先在低维空间中完成计算，然后通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，最终在高纬度空间中构造出最优分离超平面。
3. 高斯核函数在方差参数δ上选取有什么影响？
Ans：如果δ选的很大，高次特征上的权重会衰减的非常快，此时相当于一个低维度的子空间；如果δ选的很小，则可以将任意的数据映射为线性可烦，但可能带来非常严重的过拟合问题。
4. 核函数的本质是什么？
Ans：①解决线性不可分问题 ②在低维上先进行计算，将实质的分类效果在高维上呈现，巧妙地避免了高维计算复杂性的问题。
5. 在目标函数中，拉格朗日的参数α的取值有什么特点？ image 【机器学习面试001—支持向量机SVM】Ans：对于远离平面的点为0；在边缘线的值在 [0, 1/N]之间；对于outlier数据的值为1/N
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