非高斯噪声

在构建风险评估模型之前，对原始数据进行清洗和预处理。在面对非高斯噪声时，通过去噪算法如中值滤波、自适滤波等方法进行处理。

选择能较好地对非高斯噪声的模型进行风险评估，深度学习、支持向量机、随机森林等。

在模型评估阶段，引入些针对异常值和噪声具有较好鲁棒性的评价指标，以减少非高斯噪声的影响。

在电商领域，用户行为数据通常会存在大量的非高斯噪声，用户的购买行为、浏览行为等都可能受到许多不可控因素的影响。对此，通过建立更复杂的用户画像和行为预测模型来降低非高斯噪声的影响。

广告投放的效果往往会受到许多不可预见的因素影响，形成非高斯噪声。对此，通过精细化的定向广告策略和实时优化算法来提高广告效果的稳定性。

在商标注册代理领域，涉及到的数据主要是企业和商标的信息，这些信息可能存在些不准确或缺失的部分，形成非高斯噪声。对此，通过数据校验、数据补充等方式来提高数据质量，降低噪声的影响。