Machine learningMachine learning

رگرسیون خطی مقاوم

رگرسیون خطی مقاوم، یک مدل خطی را بین پیش‌بینی‌کننده‌ها و یک پیامد پیوسته برازش می‌دهد، در حالی که نقاط پرت تأثیرگذار را کم‌اهمیت یا حذف می‌کند و از این مشاهدات غیرعادی معدودی که OLS به طرز مشهوری به آن‌ها حساس است، جلوگیری می‌کند تا خط تخمینی را تحریف کنند. انواع اصلی شامل رگرسیون هابر، حداقل مربعات وزنی تکراری (IRLS)، RANSAC و برآوردگر تیل-سن هستند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

+1 more

منابع

  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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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

ارجاع‌شده در

ScholarGateRobust Linear Regression (Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-linear-regression · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026