原文：https://blog.csdn.net/baidu_35570545/article/details/55212241
摘要：稳健估计是在粗差不可避免的情况下，选择适当的估计方法使未知量估计尽可能减免粗差的影响，得出正常模式下的最佳估计。本文先介绍基于最小二乘法的多元线性回归理论，再引出基于M估计的加权最小二乘估计。
关键词：稳健估计，M估计，最小二乘法，加权，极限学习机
4、结尾
文章的最后就要提极限学习机了，黄广斌提出的极限学习机的原理虽说是单隐层前馈神经网络，说白了就是以最小二乘为基础的，所以说最小二乘估计的思想必须牢牢掌握。
参考文献：
[1]胡义函, 张小刚, 陈华, and 李晶辉: ‘一种基于鲁棒估计的极限学习机方法’, 计算机应用研究, 2012, 29, (8), pp. 2926-2930