内容简介作为人工智能的核心技术，机器学习在数据分析中具有举足轻重的地位。本书在介绍机器学习相关知识的基础上，主要介绍了如何对有噪声的数据进行鲁棒回归分析。全书共6章，除第1章外，各章对异常点或重尾分布数据中的具体问题进行了详细分析与建模，所涉及的问题包括权值选择问题、变量相关性问题以及网络数据问题等。本书对于构建具有鲁棒性的机器学习模型具有很好的参考性，适用于含噪声的数据分析与应用，可供数据分析、人工智能等相关专业师生及行业技术人员参考阅读。