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정규화 서포트 벡터 머신
정규화 서포트 벡터 머신(Regularized Support Vector Machine)은 L1 또는 L2 페널티 매개변수를 통해 마진 최대화와 훈련 오류 간의 절충을 명시적으로 제어함으로써 고전적인 SVM을 확장합니다. 1995년 Cortes와 Vapnik이 도입한 소프트 마진 공식 자체도 정규화된 모델이며, 이후 L1-SVM 변형은 추가로 특징 희소성(feature sparsity)을 촉진하여 고차원 설정에서 자동 변수 선택을 가능하게 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Support Vector Machine (L1/L2-penalized SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/regularized-support-vector-machine
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