很久很久以前，有一個....

最近公司出了幺蛾子，我聞風而逃，在避暑之后，又開始面試。在得到offer之后，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算法工程師，其實那時候我都不知道什么時候投遞過簡歷。

有一個時刻，面試官看著我的簡歷上，講解過SVM課程，問：SVM中的那個C是什么？

SVM中的那個C是什么？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，問了一個面試者，SVM的那個C是什么。

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，且同時時不滿足的樣本盡可能少，
即優化目標為：

? ? ? ? C為正則化項/松弛變量的系數，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，是一個女同事的師弟。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么，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，實力也不怎么地，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是什么意思？可是每一次都被她或者另一個面試官給引開了。第三次，我問她，好好想一下，SVM中的那個C是什么意思？

當時我的意思是，這個應屆生雖然依然水平平平，比上一個好太多了，如果她能絞盡腦汁回憶起來那個公式中的松弛因子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一個，哈哈O(∩_∩)O哈哈~

后來，

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）....

面試官你為什么不問隨機森林呢？除了深度學習，我可是對隨機森林了如指掌啊！估計應該是不會吧！O(∩_∩)O哈哈~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SVM: 支持向量机中的，那个C的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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