Machine learningMachine learning

রোবাস্ট লিনিয়ার রিগ্রেশন

রোবাস্ট লিনিয়ার রিগ্রেশন হলো একটি লিনিয়ার মডেল যা প্রেডিক্টর (predictors) এবং একটি কন্টিনিউয়াস আউটকাম (continuous outcome)-এর মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে। এটি প্রভাবশালী আউটলায়ারদের (influential outliers) গুরুত্ব কমিয়ে দেয় বা বাতিল করে দেয়, যার ফলে সাধারণ অর্ডিনারি লিস্ট স্কোয়ার্স (OLS) পদ্ধতির তুলনায় কম সংখ্যক অস্বাভাবিক পর্যবেক্ষণ পুরো মডেলটিকে বিকৃত করতে পারে না। এর প্রধান প্রকারভেদগুলির মধ্যে রয়েছে হুবার রিগ্রেশন (Huber regression), ইটারেটিভলি রিওয়েটেড লিস্ট স্কোয়ার্স (IRLS), RANSAC, এবং থেইল-সেন এস্টিমেশন (Theil-Sen estimation)।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

উৎস

  1. Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. ISBN: 978-0-471-85233-9

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/robust-linear-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRobust Linear Regression (Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/robust-linear-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026