Mașină cu Vectori de Suport Robustă

SVM Robust extinde mașina cu vectori de suport standard pentru a rezista influenței valorilor aberante și a punctelor etichetate greșit. Prin înlocuirea pierderii de tip „hinge” cu o funcție de pierdere mărginită sau non-convexă — sau prin încorporarea constrângerilor de optimizare robustă — învață o graniță de decizie care este mult mai puțin distorsionată de exemplele de antrenament corupte, făcându-l potrivit pentru seturi de date zgomotoase din lumea reală unde SVM standard s-ar degrada semnificativ.