《过度泛化误差的稳健估计》是黄收友教授在该领域的重要研究成果之一。该书系统性地探讨了机器学习与统计建模中过度泛化误差的理论框架与估计方法，特别聚焦于如何通过稳健统计技术提高误差估计的可靠性。黄收友教授在书中深入分析了传统误差估计方法的局限性，尤其是对异常值、噪声数据或模型假设偏离的敏感性，并提出了一系列创新性的稳健估计方法。这些方法不仅能够有效降低过度拟合风险，还能在复杂数据环境下保持较高的估计精度。该书结合理论推导与实证分析，适合统计学、机器学习及相关领域的研究人员与高年级研究生阅读，为实际应用中的模型评估与选择提供了重要的方法论指导。