一、简介支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习中常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。SVM 的基本思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现数据的分类。这个最优超平面的选择是通过最大化数据点与超平面之间的间隔来完成的，这个间隔被称为“边界”或“支持向量”。二、面经1、请简单介绍一下什么是svm，一般用于解决什么问题？2、请介绍一下什么是SVM的硬间隔和软间隔？3、SVM硬间隔的目标函数是什么，请结合公式解释？4、SVM为什么采用间隔最大化，它与我们熟知的感知机有什么区别？5、SVM中对偶的目的？6、请介绍SMO算法的思想？7、SVM中核...
