很久很久以前，有乙個....
最近公司出了么蛾子，我聞風而逃，在避暑之後，又開始面試。在得到offer之後，入職時間較晚，面試也在進行。有一天，禾多科技通知面試深度學習演算法工程師，其實那時候我都不知道什麼時候投遞過簡歷。
有乙個時刻，面試官看著我的簡歷上，講解過svm課程，問：svm中的那個c是什麼？
svm中的那個c是什麼？那個c！c！ ！
瞬時間我震驚了.........
其實，是這樣的。在那個世界頂級的眼球追蹤公司—七鑫易維公司，我有幸一次作為面試官，問了乙個面試者，svm的那個c是什麼。
軟間隔：允許向量機在分類樣本時在一些樣本上出錯，引入軟間隔，如圖6.4。
即允許某些樣本不滿足約束
即優化目標為：
c為正則化項/鬆弛變數的係數，稱為懲罰因子。作用是使svm的訓練誤差可以不為零，達到經驗損失(正則化項)最小和風險損失(訓練誤差)最小的平衡。
由來：
七鑫易維時候，我第一次面試應屆生，是乙個女同事的師弟。因為是同事師弟，所以面試的時間很長，主要目的是發現他到底會什麼，而不是壓力面試，可是面試了兩個小時，發現，這哥們實在是太菜了！根本就不到研一水準.....
第二次面試：
這一次面試是個妹子，實力也不怎麼地，連個斐波那數列都寫不出來，但至少懂一些機器學習，都能答得上來。且使用過svm，能把一些原理講清楚。
我都看不下去了，問了兩次svm中的那個c是什麼意思？可是每一次都被她或者另乙個面試官給引開了。第三次，我問她，好好想一下，svm中的那個c是什麼意思？
當時我的意思是，這個應屆生雖然依然水平平平，比上乙個好太多了，如果她能絞盡腦汁回憶起來那個公式中的鬆弛因子c，就可以考慮發offer了。
不過面試者沒有答上來或者沒打算回答，我也成了奇葩面試官中的乙個，哈哈o(∩_∩)o哈哈~
後來，面試時候，遇到了這樣的事情，我還以為是冤家路窄，被......
報應啊（手動滑稽）....
面試官你為什麼不問隨機森林呢？除了深度學習，我可是對隨機森林瞭如指掌啊！估計應該是不會吧！o(∩_∩)o哈哈~
支援向量機（SVM）
簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...
支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...