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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。”


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࿰

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