機器學習中經常所說的魯棒性
在機器學習領域，總是看到“演算法的魯棒性”這類字眼，比如這句--L1範數比L2範數魯棒。
“魯棒”的英文是robustness，其是一個特別大的研究領域。最權威的著作當屬穩健統計的2本厚書 文獻[1]和[2]，有志之士可作研究。
Huber從穩健統計的角度系統地給出了魯棒性3個層面的概念：
一是：模型具有較高的精度或有效性，這也是對於機器學習中所有學習模型的基本要求；
二是：對於模型假設出現的較小偏差
主要是：噪聲（noise）
三是：對於模型假設出現的較大偏差，不可對演算法效能產生“災難性”的影響。
主要是：離群點（outlier）
參考作者：https://blog.csdn.net/zhouxinxin0202/article/details/79915873
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