作為人工智慧的核心技術，機器學習在數據分析中具有舉足輕重的地位。 本書在介紹機器學習相關知識的基礎上，主要介紹了如何對有雜訊的數據進行魯棒回歸分析。 全書共6章，除第1章外，各章對異常點或重尾分佈數據中的具體問題進行了詳細分析與建模，所涉及的問題包括權值選擇問題、變數相關性問題以及網路數據問題等。 本書對於構建具有魯棒性的機器學習模型具有很好的參考性，適用於含雜訊的數據分析與應用，可供數據分析、人工智慧等相關專業師生及行業技術人員參考閱讀。