Support Vector Machine Teragulasi
Support Vector Machine (SVM) Teragulasi meluas SVM klasik dengan mengawal secara eksplisit pertukaran antara maksimisasi margin dan ralat latihan melalui parameter penalti L1 atau L2. Formulasi margin lembut yang diperkenalkan oleh Cortes dan Vapnik pada tahun 1995 itu sendiri merupakan model teragulasi, dan kemudiannya varian L1-SVM menambah promosi kejarangan ciri, membolehkan pemilihan pembolehubah automatik dalam tetapan berdimensi tinggi.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Support Vector Machine (L1/L2-penalized SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Lasso RegressionPembelajaran Mesin↔ compare
- Analisis Diskriminan Linear (LDA)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Linear TerregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Logistik TerregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →