摘要：在開放環(huán)境下,數(shù)據(jù)中包含很多不確定性,如數(shù)據(jù)噪聲等,這給傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法帶來了巨大的挑戰(zhàn)。該文綜述了當(dāng)前考慮數(shù)據(jù)噪聲的魯棒回歸建模方法,具體可分為兩大類:基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的魯棒回歸建模方法和基于魯棒策略的魯棒回歸建模方法。前者根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法的不同又分為基于異常點(diǎn)檢測(cè)和基于信號(hào)處理的魯棒回歸建模方法。后者所采用的魯棒策略主要有3種:加權(quán)函數(shù)、魯棒損失函數(shù)以及噪聲分布先驗(yàn)。文中詳細(xì)地描述了魯棒回歸建模各個(gè)方向的研究工作,并對(duì)比了兩類魯棒回歸建模方法的優(yōu)劣。最后,根據(jù)當(dāng)前魯棒回歸建模存在的一些問題,也提出了構(gòu)建魯棒模型的幾種可行的策略。