parametritekniikoista

Parametritekniikat viittaavat kokoelmaan menetelmiä, joita käytetään koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa mallien rakentamiseen ja optimointiin. Nämä tekniikat keskittyvät mallin parametrien, eli numeeristen arvojen, jotka määrittelevät mallin käyttäytymisen, estimointiin tai oppimiseen datasta. Parametritekniikat voidaan jakaa karkeasti kahteen pääluokkaan: parametriset ja ei-parametriset menetelmät.

Parametriset menetelmät tekevät oletuksia mallin rakenteesta ja parametrien jakaumasta. Kun nämä oletukset on tehty, mallin opettaminen datasta rajoittuu näiden parametrien arvojen estimointiin. Esimerkkejä parametrisista menetelmistä ovat lineaarinen regressio, logistinen regressio ja naiivi Bayes. Parametristen mallien etuna on niiden yksinkertaisuus ja tehokkuus, mutta ne voivat olla rajoittuneita, jos todellinen datan jakauma poikkeaa merkittävästi oletetuista.

Ei-parametriset menetelmät puolestaan eivät tee vahvoja oletuksia mallin rakenteesta tai parametrien jakaumasta. Sen sijaan ne sallivat mallin muotoutua joustavammin datan perusteella. Esimerkkejä ei-parametrisista menetelmistä ovat päätöspuut, tukivektorikoneet (SVM) ja hermoverkot. Ei-parametriset mallit voivat olla tehokkaita monimutkaisten suhteiden mallintamisessa, mutta ne voivat vaatia enemmän dataa ja laskentatehoa. Parametritekniikoiden valinta riippuu käsiteltävästä ongelmasta, datan ominaisuuksista ja halutusta mallin monimutkaisuudesta.