机器学习 参数模型与非参数模型

最新推荐文章于 2024-10-23 09:50:06 发布
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博客介绍了参数模型和非参模型。参数模型假设可简化学习过程，但限制学习内容，将算法简化为已知函数形式，如线性回归；非参模型不对要学习的函数做强烈假设，能从训练数据中自由学习任何函数形式。

 

参数模型，非参模型的简单理解

参数模型：

参数机器学习算法假设可以最大程度地简化学习过程，与此同时也限制可以学习到是什么。这种算法简化成一个已知的函数形式，这称为参数机器学习算法，简单理解为 对学到的函数方程有特定的形式 -- 比如线性回归模型，就是一次方程的形式，然后通过训练数据学习到具体的参数。 

非参模型：

不对所要学习到的函数做强烈的假设的算法称为非参模型，不做假设，他可以从训练数据中自由地学习任何函数形式

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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