آلة المتجهات الداعمة المنتظمة
تُوسِّع آلة المتجهات الداعمة المنتظمة (Regularized Support Vector Machine) آلة المتجهات الداعمة الكلاسيكية من خلال التحكم الصريح في المفاضلة بين تعظيم الهامش وخطأ التدريب عبر معامل عقوبة L1 أو L2. إن صياغة الهامش المرن التي قدمها كورتيس وفابنيك عام 1995 هي في حد ذاتها نموذج منتظم، كما أن متغيرات L1-SVM اللاحقة تعزز أيضًا ندرة الميزات، مما يتيح الاختيار التلقائي للمتغيرات في البيئات عالية الأبعاد.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20(3), 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
- Zhu, J., Rosset, S., Tibshirani, R. & Hastie, T. (2004). 1-norm support vector machines. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 16. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Support Vector Machine (L1/L2-penalized SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-support-vector-machine
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- انحدار لاسوتعلم الآلة↔ compare
- تحليل التمييز الخطي (LDA)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار الخطي المنتظمتعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستي المنتظمتعلم الآلة↔ compare