Robust Support Vector Machine

Robusni SVM proširuje standardnu mašinu za podršku vektora kako bi se oduprla uticaju autlajera i pogrešno etiketiranih tačaka. Zamenom hinge gubitka (hinge loss) ograničenom ili nekonveksnom funkcijom gubitka — ili ugrađivanjem robustnih optimizacionih ograničenja — uči se granična linija odlučivanja koja je znatno manje izobličena korumpiranim primerima za obuku, što je čini pogodnom za bučne skupove podataka iz stvarnog sveta gde bi standardni SVM značajno degradirao.