Параметрические модели - что это такое, определение термина
- Параметрические модели
- - минимизировать разницу между предсказанными моделью значениями и фактическими значениями в обучающей выборке. После обучения параметрическая модель может использоваться для прогнозирования результатов на новых, невиданных ранее данных.
Детальная информация
Параметрические модели - это фундаментальный инструмент в машинном обучении, который используется для представления и прогнозирования данных. Они характеризуются набором параметров, которые определяют форму и поведение модели. Эти параметры обучаются на основе предоставленных данных, с целью минимизировать ошибку предсказания.
Представьте себе модель как сложную математическую функцию. Параметры этой функции - это своего рода "ручки", которыми можно управлять, чтобы изменить поведение модели. Обучение модели заключается в подборе оптимальных значений этих параметров, чтобы модель могла точно предсказывать результаты для новых данных.
Существует множество различных типов параметрических моделей, каждый из которых подходит для решения определенных задач. Линейные регрессии используются для прогнозирования непрерывных значений, логистическая регрессия - для классификации данных в дискретные категории, а нейронные сети способны моделировать сложные нелинейные зависимости в данных.
Выбор подходящей параметрической модели зависит от характера задачи и доступных данных.