1. 面试官：支持向量机模型的核函数有哪些，分别适用于什么样的场景？

2. 面试官：请解释支持向量机模型中的超平面和间隔的概念。

3. 面试官：支持向量机模型中的软间隔和硬间隔有什么区别？为什么要引入软间隔？

4. 面试官：如何处理支持向量机模型中的多分类问题？请举例说明。

5. 面试官：支持向量机模型中的正则化参数是如何影响模型的性能和泛化能力的？

6. 面试官：什么是支持向量？支持向量在模型训练中的作用是什么？

7. 面试官：请解释支持向量机模型的对偶问题和原始问题，并说明它们之间的关系。

8. 面试官：支持向量机模型在高维空间中如何处理线性不可分问题？

9. 面试官：支持向量机模型与逻辑回归模型有哪些相似点和不同点？

10. 面试官：在支持向量机模型中，你认为哪些因素会影响模型的训练速度和性能？