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面试官：SVM核函数怎么选？

你的回答：
核函数决定了SVM对非线性问题的建模能力。若特征空间存在明显线性可分边界，线性核（Linear Kernel）最高效；对于复杂模式如图像纹理识别，高斯径向基核（RBF Kernel）能捕捉局部特征差异；文本分类任务中，多项式核（Polynomial Kernel）可增强低频特征表达。面试追问时，可补充：“当数据维度极高但样本量有限时，我会优先尝试线性核，通过交叉验证评估是否需升级至更复杂的核函数。”

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面试官：随机森林比XGBoost好在哪？

你的回答：
随机森林通过完全独立的决策树并行训练实现快速部署，适合实时预测场景；而XGBoost依赖梯度提升策略࿰