OLS 对样本移除的鲁棒性：理论分析

本文研究了普通最小二乘法 (OLS) 对训练样本移除的鲁棒性，这是构建值得信赖的机器学习模型的一个关键方面。它在特定条件下为 OLS 的鲁棒性提供了理论保证，从而深入了解了其局限性和潜在的脆弱性。本文的分析有助于理解 OLS 在何时可靠以及何时可能对数据扰动敏感，这对于实际应用非常重要。