在处理大规模数据集时，SVM的优势主要表现在以下几个方面：
泛化能力：SVM通过使用核函数将原始数据集扩展到高维空间，使得在训练数据之外的样本也能够被有效地分类。这就大大提高了算法的泛化能力，避免了过拟合的问题。
鲁棒性：SVM对于异常值和噪音具有较好的鲁棒性。它可以自动识别并排除噪音和异常值的影响，从而提高分类的准确性。
然而，虽然SVM在大规模数据集上表现优秀，但也需要注意一些问题：
过拟合风险：由于SVM对训练数据的过度依赖，在大规模数据集上，过拟合的风险也相对较高。为了解决这个问题，可以使用一些正则化技术，如L1或L2正则化，或者使用支持向量集（Support Vector Set）等方法。
计算复杂度：由于SVM在高维空间中进行计算，对于大规模数据集，计算复杂度可能会成为一个问题。对于这种情况，可以使用一些优化的方法，如随机SVM、软间隔SVM等来降低计算复杂度。
选择合适的核函数：选择合适的核函数对于SVM的性能至关重要。不同的核函数适用于不同类型的数据和问题，选择错误的核函数可能会导致SVM性能下降。
总的来说，虽然SVM在处理大规模数据集上的效果通常较好，但也需要注意避免过拟合、降低计算复杂度以及选择合适的核函数等问题。同时，随着深度学习的发展，一些深度学习与SVM的结合方法（如卷积支持向量机等）也在处理大规模数据集上展现出很好的效果。