epäparametrisistä

Epäparametriset viittaa menetelmiin ja malleihin tilastotieteessä ja koneoppimisessa, jotka eivät tee vahvoja oletuksia datan taustalla olevasta jakaumasta. Toisin kuin parametriset mallit, jotka olettavat datan noudattavan tiettyä jakaumaa, kuten normaalijakaumaa, epäparametriset lähestymistavat sallivat jakauman muodon määräytyä datan itsensä perusteella. Tämä joustavuus tekee niistä tehokkaita tilanteissa, joissa parametristen mallien oletukset eivät pidä paikkaansa tai kun datan jakauma on tuntematon.

Epäparametriset menetelmät voivat olla hyödyllisiä, kun käsitellään monimutkaisia tai epäsäännöllisiä datarakenteita. Ne eivät vaadi ennalta määriteltyjä parametreja, kuten keskiarvoa tai varianssia, ja niiden "parametrien" määrä voi kasvaa datan koon mukana. Esimerkkejä epäparametrisista menetelmistä ovat K-lähimmän naapurin menetelmä (K-NN), päätöspuut, satunnaismetsät ja tukivektorikoneet tietyissä konfiguraatioissaan. Näiden menetelmien kyky mukautua monenlaisiin datan muotoihin tekee niistä arvokkaita monilla sovellusalueilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja ennakoivassa analytiikassa. Vaikka ne ovat joustavia, ne voivat joskus vaatia enemmän laskentatehoa ja enemmän dataa kuin parametriset vastineensa toimiakseen optimaalisesti.