手头数据 2 万条样本、200 维稠密特征，正负样本基本平衡，画图看决策边界明显非线性。候选方案：(A) RBF 核 SVM；(B) 线性 SVM + 人工构造的交叉特征；(C) GBDT。约束是：只能在一台 16 核 CPU、无 GPU 的机器上训练，要求 30 分钟内训完，之后每月重训一次。你选哪个，并说清核 SVM 在这个规模下的瓶颈具体在哪。
面试官在考什么
判断候选人是否理解核方法的时间与空间复杂度来源，以及在中小规模稠密数据上如何权衡效果、可解释性和训练成本。
回答框架 · 前两步
- 核 SVM 的训练需要对核矩阵做二次规划，复杂度大致在 O(n²) 到 O(n³) 量级，2 万条还撑得住，但到十万级就不再是可选方案。
- 预测复杂度由支持向量的数量决定，单条预测是 O(n_SV × d)，支持向量越多，线上延迟越高，这部分由 C 和 gamma 共同影响。
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延伸阅读
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