नियमितीकृत सपोर्ट वेक्टर मशीन
नियमितीकृत सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिक SVM का विस्तार करती है, जो L1 या L2 दंड पैरामीटर के माध्यम से मार्जिन अधिकतमकरण और प्रशिक्षण त्रुटि के बीच व्यापार-बंद को स्पष्ट रूप से नियंत्रित करती है। कोर्टेस और वापनिक द्वारा 1995 में प्रस्तुत सॉफ्ट-मार्जिंन सूत्रीकरण स्वयं एक नियमितीकृत मॉडल है, और बाद में L1-SVM वेरिएंट अतिरिक्त रूप से सुविधा विरलता को बढ़ावा देते हैं, जिससे उच्च-आयामी सेटिंग्स में स्वचालित चर चयन सक्षम होता है।
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स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Support Vector Machine (L1/L2-penalized SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-support-vector-machine
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