Como se mencionó anteriormente, los datos no se consideran paramétricos o no paramétricos. Es el modelo, el algoritmo de aprendizaje o la prueba estadística lo que sería así.
En el aprendizaje automático, desea aprender una función que asigne variables de entrada a variables de salida. Si esta función se especifica explícitamente con un número finito de parámetros, entonces está utilizando un algoritmo de aprendizaje paramétrico donde aprende los parámetros de la función en función de sus datos de entrenamiento. Los ejemplos incluyen regresión lineal, regresión logística y Naive Bayes. Por otro lado, con algoritmos como k-NN y árboles de decisión, el algoritmo de aprendizaje opera bajo una función con un número ilimitado de parámetros que crecen con el tamaño de los datos de entrenamiento.
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