本文直译自《hands on ML》课后题。（有改动的以【】表示）。
1.支持向量机的基本原理（fundamental idea）是什么？
【硬间隔】支持向量机的基本原理是在（不同的）类间找到合适的最宽的‘街道’（street）。换句话说，目标是在划分两类训练样本的决策边界之间找到最大的间隔。
【软间隔】当用软间隔（soft-margin）进行分类时，SVM在‘完美划分两类’和‘找到最宽街道’之间做一个折中（亦即少数样本会落到‘街道’上）。
【核】另外一个关键思想是当在非线性数据集上用核（kernel）。
2. 什么是支持向量（support vector）？
训练完一个SVM之后，落在‘街道’（street）及其边界上的样本称为支持向量。
决策边界完全由这些支持向量决定。不是支持向量的样本（亦即远离‘街道’的那些）对SVM没有任何影响；可以移除它们，添加更多样本或者移动它们，只要它们远离‘街道’它们就不会影响决策边界。计算预测值时只用到支持向量而非整个训练集。
3.为什么用SVM的时候，scale the input 很重要？
SVM是在不同的类中寻找最宽的合适街道，因此如果训练集没有scaled，SVM倾向于忽视小特征。如下图所示：左图为Unscaled，右图为Scaled。
4.SVM分类器在对样本进行分类的时候，能输出置信度数值（confidence score）么？能输出概率值么？
SVM分类器能输出（测试）样本和决策边界的距离，可以把这个距离当做一个置信度数值。当然，这个数值不能直接转化成类的概率。在Scikit-Learn的SVM函数中，设置probability=True，训练完之后，程序会用LogisticsRegression把SVM输出的分值校准（calibrate）为概率值（在这个训练集上对LR用五折交叉验证训练）。这会给SVM（python对象）添加predict_proba()和predict_log_proba()方法。
5.在一个有百万量级的样本和数以百计的特征的训练集上，该用原始形式还是对偶形式的SVM来训练模型？
这个问题只能是对线性SVM来说有意义，因为核-SVM只能用 对偶形式。
SVM的原始形式的计算复杂度与样本数m成比例（O(m)），对偶形式的计算复杂度在m2和m3之间（O(m2)~O(m3)）。因此如果有百万量级的样本，肯定需要用原始形式，因为对偶形式慢得多。
6.假如用RBF核训练一个SVM分类器的时候，模型似乎出现欠拟合了：此时应该增大还是减小γ（gamma）？增大还是减小C?
欠拟合可能是因为过分正则化了。需要增加gamma或增加C（或二者都增加）。
7.用现成（off-the-shelf ）的QP（二次规划，Quadratic Programming）求解器，如何设置QP参数（H,f,A,b）来解决软间隔线性SVM分类问题？【另一种表述，如何设置这些参数，把软间隔线性SVM模型转化为二次规划问题】【除非特别说明，以下向量默认为列向量】
把硬间隔SVM问题的QP参数记为H’,f’,A’,b’。软间隔问题的QP参数有m个额外参数和m个额外的约束条件。这些可以定义如下：
（a）对H’扩充，在其右侧添加m列0向量，在其底部添加m行0向量。得到H，如下：
（b）在f’（尾端）添加m个超参数C，得到f。
（c）在b’（尾端）添加m个0，得到b。
（d）对A’进行扩充，在其右侧添加m阶单位矩阵，在其右下方添加m阶负单位矩阵,其下方添加0矩阵，得到A如下：【个人觉得原答案有问题，右上角应该也为负单位矩阵，下面有解释】
