1.前言虽然最小二乘学习法是非常实用的机器学习方法，但是当训练样本中包含异常值的时候，学习效果非常易于受到影响。下图展示的是对于线性模型：以10个训练样本进行最小二乘学习的例子。测试结果如下图所示：最小二乘学习法具有容易受到异常值影响的弱点(a)图显示的是没有一场值得情况下能够得到合理的学习结果。但是在(b)图中，如果存在一个异常值，那么最小二乘学习的最终结果会发生极大地变化。在实际应用中，当样本
作者：Lucky和小白在机器学习领域，总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼，比如这句–L1范数比L2范数鲁棒。“鲁棒”的英文是robustness，其是一个特别大的研究领域。最权威的著作当属稳健统计的2本厚书 文献[1]和[2]，有志之士可作研究。本人的硕士论文对算法鲁棒性有所涉及，并偏向聚类算法的鲁棒性，但也只是学到了一点皮毛，考虑到网上的相关博文极少，故在此记录一番。Huber从稳健统计的角度系统
软件(或软件构件)鲁棒性是衡量软件在异常输入和应力环境条件下保持正常工作能力的一种度量。鲁棒性测试主要用于测试操作系统、应用程序、COTS软件、构件及服务协议等软件和协议的可靠性及健壮性。在操作系统和安全关键软件等一些重要软件的测试上尤为重要。对于系统鲁棒性的评价一般有基于测量的方法和基于故障注入的方法，近年来提出了鲁棒性基准程序方法(Robustness Benchmarking)[1]。鲁棒性
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2023-08-25 10:51:17
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1.1.15.鲁棒性回归：异常值和模型错误鲁棒回归适用于数据异常的回归模型：异常值或出现模型错误。1.1.15.1.不同的场景和有用的概念x异常还是y异常？当y是异常值时当x异常时异常值的分数与误差幅度的关系离群点的数量很重要，但是有多少是离群点。离群点较少的时候离群点较多的时候稳健拟合的一个重要的概念就是分解点：可能一小部分的偏离合适的数据，失去依附数据。注意，一般来说，高维设置的鲁棒性拟合很困
1、SVM对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒 错 SVM（支持向量机）本身对噪声具有一定的鲁棒性，但实验证明，是当噪声率低于一定水平（如40%）时噪声对SVM没有太大影响，算法仍有效，但随着噪声率的不断增加，分类器的识别率会降低。http://www.docin.com/p-749158537.html拓展：SVM在解决小样本、非线性及高维模
代码鲁棒性鲁棒是robust的音译，就是健壮性。指程序能够判断输入是否符合规范，对不合要求的输入能够给出合理的结果。容错性是鲁棒的一个重要体现。不鲁棒的代码发生异常的时候，会出现不可预测的异常，或者程序奔溃。由于鲁棒性非常重要，因此我们在写代码的时候，必须进行防御性编程，这个必须成为我们编程的一种习惯，编码过程中应该能够预见可能出现的问题，并适当处理。最容易出错的双指针操作链表中倒数第K个节点题目
鲁棒图鲁棒图概念特点建模规则鲁棒图语法增量建模 鲁棒图概念鲁棒图是UML常用的几种图之一，也叫鲁棒分析法，需求设计过程中常用的一种方法，他可以让设计人员更加清晰且全面的了解需求，包含三种元素：边界对象，控制对象和实体对象；特点鲁棒图抛开了很多技术的细节，使用它来进行需求分析的时候主要抓住概念性设计的本质，规划需求，分析需求建模规则可以用一下四句话来简单概括建模规则： 1、参与者只能和边界对象交互
关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！本期AI TIME PhD直播间，我们邀请到了清华大学计算机科学与技术系的硕士生——刘劼西，带来分享——《任务型对话中语言理解的鲁棒性测试》嘉宾介绍刘劼西：清华大学计算机科学与技术系硕士生，导师为黄民烈副教授。研究方向为任务导向对话的鲁棒性测试，曾以第一作者身份在ACL、AAAI会议发表论文。背景01什么是任务导向性对话？任务导向性对话不同于开放性
我们在科学中使用「Robust」时所采用的含义，即一个系统或组织有抵御或克服不利条件的能力。举例来说，在建造一座大厦时，我们要考虑影响建筑物安全性的因素有哪些，例如建筑物如果处于震区，要考虑如何建造才能承受地震而不倒塌，遭遇恶劣天气（如台风、龙卷风）时需要承受几级大风以及如何让建筑能够抵抗此等级的天气等等。在计算机领域「鲁棒性」所表达的内涵是相似的，即该系统或算法能够适应应用环境，如数据中的噪声、
原创
2022-09-15 15:28:31
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由于鲁棒性对于软件开发非常的重要，面试官在招聘的时候对应聘者写出的代码是否鲁棒也非常的关注。提高代码的鲁棒性的有效途径是进行防御性的编程。防御性编程的一个好的方法就是设计好的、全面的测试用例。如果我们能够把测试用例提前的写好，考虑到相应的问题，对鲁棒性做相应的处理，那么面试官会觉得我们的防御性编程的习惯很好。当然并不是所有的测试用例都是那么容易的一眼就能看出来。查找链表的倒数第K个结点这个题目真的
鲁棒性：对于输入扰动或对抗样本的性能。 加入小扰动，或进行数据增强。对于我们正常使用的模型，或者小数据集，需要进行数据增强，增强模型的鲁棒性，并且可以提升模型泛化能力，即在测试集上的性能。 加入对抗样本训练。针对模型的安全，而找到对抗样本进行专门训练，提升模型在对抗样本的鲁棒性；但是会降低模型的泛化能力，在真实的测试集上性能下降。泛化性： 训练集训练的模型在测试集上的性能；(xys更科学的说法：泛
SURF：Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法，其灵感来自于SIFT，所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似，但其速度是SIFT算法的多倍之多（基于hessian的快速计算方法），下面我们就来看看该算法实现的过程：（ps：本文纯属个人理解，如有错误望指正）1、初始化图像：将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图：积分图是为
SaberRD航空航天控制系统鲁棒性设计-Robust Design方案航空航天控制系统的复杂性决定着在满足功能的同时，必须拥有强大的可靠性；而满足可靠性要求，更需要一套完备的系统鲁棒性设计解决方案。控制系统 一个完整的控制系统,无论大小,将不可避免地包括控制部分、驱动部分、控制对象和传感器,控制部分是电气部件或软件,控制对象是机械零件、马达或液压，其他驱动部分属于机电、电液混合部分,传感器是一个
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。
原创
2016-11-28 15:50:10
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鲁棒性是控制科学中的一个名词，是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译，也被称为强健性或者抗干扰性。
指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。这显然很难理解，那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。
鲁棒性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力，我们来参考两个个机器人系统，我们希望机器人从A点像B点行进，如果中途机
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2020-11-04 17:33:00
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网络模型的鲁棒性与提升鲁棒性的方法1.定义：在统计学领域和机器学习领域，对异常值也能保持稳定、可靠的性质，称为鲁棒性。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。有一个与鲁棒性很相似的概念叫模型的泛化能力。泛化能力：（generalization abil
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、鲁棒性是什么？如何实现节点攻击？二、攻击过程与代码实现引入库三、利用程序攻击结果展示 前言随着复杂网络理论的不断成熟与发展，复杂网络鲁棒性也逐渐涉及到各个领域，交通网络、生态网络等等，而关于考量复杂网络鲁棒性指标的攻击方法，现在主要依靠MATLAB代码来做，还需要进一步完善。本文主要介绍复杂网络鲁棒性以及节点攻击（随
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2023-06-30 11:36:37
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上一篇博客简单介绍了可以用来求解鲁棒优化的两个工具箱：鲁棒优化入门（一）——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用 其实大家可能没有想过，matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的鲁棒优化问题，上官方文档：Robust optimizati
似乎对抗鲁棒性的大厦已经建成，剩下的只有修修补补的工作。但实际上，剩下的是难摘的果实。前文提到的距离度量问题是
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系
