参数和非参数ML算法有什么区别？

参数与非参数机器学习算法的区别

参数机器学习算法和非参数机器学习算法的主要区别在于它们对数据模型的假设，以及如何从给定的数据中学习。

参数机器学习算法

参数算法在学习过程中假设数据符合某种分布或者基于某种数学函数，这意味着它们在开始学习之前就已经定义了模型的结构。这类算法的优点是简单、易于理解和计算效率高，但缺点是对于复杂的数据关系可能过于简化。

举例：

• 线性回归：在这种模型中，我们假设输出（因变量）和输入（自变量）之间存在线性关系。模型参数通常是通过最小化误差的平方和来估计的。
• 逻辑回归：尽管名字中有“回归”二字，但这是一种用于分类的参数学习算法。它假设数据按照逻辑函数（Sigmoid函数）分布。

非参数机器学习算法

相比之下，非参数算法对数据的分布或形式没有固定假设。这种灵活性使得非参数算法能更好地适应数据的实际分布，尤其是在数据关系复杂或不遵循已知分布时。其缺点是计算成本高，需要更多数据，并且模型可能过于复杂，容易过拟合。

举例：

• 决策树：它通过递归地将数据集分割成越来越小的子集来工作，直到每个子集在目标变量上的值尽可能一致（或者达到预设的停止条件）。
• k-最近邻算法（K-NN）：这是一种基于实例的学习，模型直接存储训练数据。对于新的数据点，算法搜索训练集中与之最近的k个点，然后根据这些邻居的多数类别来进行预测。

总结

选择参数还是非参数模型，很大程度上取决于数据的性质和特定问题的需求。了解这两种类型的核心差异及其适用场景，可以帮助我们更有效地选择和设计机器学习解决方案。