Máquina de Vetores de Suporte Robusta

A SVM Robusta estende a máquina de vetores de suporte padrão para resistir à influência de valores discrepantes (outliers) e pontos mal rotulados. Ao substituir a perda de dobradiça (hinge loss) por uma função de perda limitada ou não convexa — ou ao incorporar restrições de otimização robusta — ela aprende um limite de decisão que é muito menos distorcido por exemplos de treinamento corrompidos, tornando-a adequada para conjuntos de dados ruidosos do mundo real onde a SVM padrão se degradaria significativamente.