रोबस्ट सपोर्ट वेक्टर मशीन
रोबस्ट SVM मानक सपोर्ट वेक्टर मशीन का विस्तार है ताकि वह आउटलायर और गलत लेबल वाले बिंदुओं के प्रभाव का प्रतिरोध कर सके। हिंज लॉस को एक बाउंडेड या नॉन-कॉन्वेक्स लॉस फंक्शन से बदलकर — या रोबस्ट ऑप्टिमाइजेशन बाधाओं को शामिल करके — यह एक निर्णय सीमा सीखता है जो दूषित प्रशिक्षण उदाहरणों से बहुत कम विकृत होती है, जिससे यह शोरगुल वाले वास्तविक-विश्व डेटासेट के लिए उपयुक्त हो जाता है जहाँ मानक SVM काफी हद तक खराब हो जाएगा।
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स्रोत
- Xu, H., Caramanis, C., & Mannor, S. (2009). Robustness and regularization of support vector machines. Journal of Machine Learning Research, 10, 1485–1510. link ↗
- Collobert, R., Sinz, F., Weston, J., & Bottou, L. (2006). Trading convexity for scalability. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML), 201–208. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Support Vector Machine (Outlier-Resistant SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-support-vector-machine
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