L2 정규화

모든 제곱된 가중치의 합에 비례하는 점수화 함수에 적용된다.
다시 말해 이는 가중치 백터의 L2 노름(유클리드 거리 Euclidean distance라고도 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.