2020-03-23
阅读量:
1016
机器学习:参数模型与非参数模型
参数模型：根据预先设计的规则，例如方差损失最小，进行学习，参数模型例子：回归（线性回归、逻辑回归）模型；最好可以看一下或者直接进行一下相关的推导；根据规则，拥有少部分数据就可以；
非参数模型：不需要事先假设规则，直接挖掘潜在数据中的规则；非参数模型例子：KNN，决策树，挖掘数据潜在的特征，所以比较灵活；
参数模型缺点：受限制性高
非参数模型缺点：训练时间长，容易产生过拟合，需要大量数据支撑
原文链接：https://blog.csdn.net/zehui6202/article/details/79603232
1.0039
2
3
关注作者
收藏
评论(0)
发表评论
暂无数据
推荐帖子
CDA持证人阿涛哥
2023-06-20
0条评论
CDA持证人阿涛哥
2021-03-31
0条评论
CDA持证人阿涛哥
2021-03-30
0条评论