【机器学习】SVM面试题：简单介绍一下SVM？支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？SVM为什么采用间隔最大化？为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？
介绍一下SVM （1）简单介绍一下SVM 支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型。分为 线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化学习一个线性的分类器，又称为硬间隔支持向量机。线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化学习一个线性...
【机器学习】支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择（面试回答）？
1、支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？ （1）直观区别： 逻辑回归：逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面），逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。因此，逻辑回归适用于处理接近线性可分的分类问题。 决策树：决策树是按照层次结构的规则生成的，决策规则只是用平行于轴线的直线将特征空间切分，如果边...
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