# L2 정규화

모든 제곱된 가중치의 합에 비례하는 점수화 함수에 적용된다.
다시 말해 이는 가중치 백터의 L2 노름(유클리드 거리 [[Euclidean distance]]라고도 함)을 기반으로 한다.
L2 표준은 제곱 연산을 포함하기 때문에 L1 벡터보다 훨씬 더 강한 가중치 벡터에서 강한 이상치들을 구분해낸다.
이러한 내용의 결과 알고리즘은 리지 회귀([[ridge regression]] (능형 회귀))라고 한다.