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檢測和基于信號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。文中詳細(xì)地描述了魯棒回歸建模各個方向的研究工作,并對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。