本研究探讨了线性回归的稳健性，特别是少量数据移除对结论的影响。提出了一种高效算法，验证了在维度大于4的数据集上的稳健性，具有重要的实践价值。

本文介绍了一种机器遗忘算法，旨在高效移除已训练模型中特定数据的影响，以保护用户隐私。该算法通过选择少量样本进行任务适应，优于传统微调方法，并在多个数据集上验证了其有效性。同时，研究探讨了遗忘风险、查询复杂度及新指标的引入，以实现高效的隐私保护。