1. 面试官：支持向量机(SVM)的原理是什么？

2. 面试官：请解释支持向量机(SVM)中的核函数是用来做什么的？

3. 面试官：在支持向量机(SVM)中，什么是软间隔和硬间隔？它们之间有什么区别？

4. 面试官：支持向量机(SVM)和逻辑回归有什么区别？哪种算法更适合处理非线性分类问题？

5. 面试官：什么是支持向量(support vectors)？它们在支持向量机(SVM)中的作用是什么？

6. 面试官：如何选择支持向量机(SVM)的核函数？有哪些常用的核函数？

7. 面试官：支持向量机(SVM)如何处理多类别分类问题？

8. 面试官：介绍一种改进的支持向量机(SVM)算法，如SVM+、SVM++等。

9. 面试官：什么是支持向量机(SVM)的边界硬化(margin hardening)？它对算法性能有什么影响？

10. 面试官：支持向量机(SVM)算法中的优化问题是如何解决的？