Tube Regression.
Tube Regression是一种对outlier不敏感的回归方法。在计算样本点的回归误差时，在回归线上下分别划定一个区域（中立区），如果数据点分布在这个区域内，则不计算误差；只有分布在中立区域之外才计算误差。
假设中立区的宽度为$2ε$，则回归误差（上图标红的线段）写作：
\[\text{err}(x) = \begin{cases} 0, & | w^Tx-y | ≤ ε \\ | w^Tx-y | - ε, & | w^Tx-y | > ε \end{cases} = \max(0,| w^Tx-y | - ε)\]上述误差也被称作ε-不敏感损失(ε-insensitive loss)。
比较tube误差和平方误差，两者是类似的，但tube误差对outlier不敏感：
