Введение
Алгоритмы машинного обучения можно разделить на две категории: параметрические и непараметрические. Эти два типа алгоритмов имеют свои преимущества и недостатки, которые мы обсудим в этой статье.
Алгоритмы параметрического машинного обучения
Параметрические алгоритмы — это те, которые делают предположения об основном распределении данных. Эти алгоритмы имеют фиксированное количество параметров, которые извлекаются из обучающих данных. Как только параметры изучены, модель отбрасывается, и параметры используются для прогнозирования новых данных.
Основным преимуществом параметрических алгоритмов является их простота и скорость. При фиксированном числе параметров эти алгоритмы эффективны в вычислительном отношении и требуют меньше памяти. Линейная регрессия и логистическая регрессия являются примерами параметрических алгоритмов.
Однако параметрические алгоритмы очень чувствительны к основным предположениям о данных. Если эти предположения нарушаются, модель может работать плохо. Кроме того, эти алгоритмы не очень гибкие и не могут адаптироваться к новым типам данных.
Непараметрические алгоритмы машинного обучения
С другой стороны, непараметрические алгоритмы не делают предположений об основном распределении данных. Эти алгоритмы используют обучающие данные для изучения структуры данных и делают прогнозы на основе этой структуры.
Основным преимуществом непараметрических алгоритмов является их гибкость. Эти алгоритмы могут обрабатывать широкий спектр типов данных и могут адаптироваться к новым типам данных. Примеры непараметрических алгоритмов включают деревья решений, случайные леса и k-ближайших соседей.
Однако непараметрические алгоритмы могут требовать больших вычислительных ресурсов и большего объема памяти, чем параметрические алгоритмы. Кроме того, они могут быть склонны к переоснащению, если обучающие данные зашумлены или содержат выбросы.
Выбор между параметрическими и непараметрическими алгоритмами
Выбор между параметрическими и непараметрическими алгоритмами зависит от решаемой задачи. Если базовые предположения о данных можно обоснованно предположить, параметрические алгоритмы могут быть хорошим выбором из-за их простоты и скорости. Например, если у нас есть набор данных с линейной зависимостью между его функциями, линейная регрессия — хороший выбор алгоритма.
С другой стороны, если данные сложны и нет никаких предположений, которые можно было бы сделать, непараметрические алгоритмы могут быть лучшим выбором. Например, если у нас есть набор данных со сложной взаимосвязью между его функциями, такой как набор данных со смесью линейных и нелинейных отношений, лучшим выбором может быть дерево решений или случайный лес.
Важно отметить, что выбор между параметрическими и непараметрическими алгоритмами не всегда однозначен. Могут быть ситуации, когда гибрид двух типов алгоритмов, такой как полупараметрический алгоритм, может быть лучшим выбором.
Заключение
В заключение, параметрические и непараметрические алгоритмы имеют свои преимущества и недостатки. Выбор правильного алгоритма зависит от данных и проблемы. Важно понимать сильные и слабые стороны каждого алгоритма, прежде чем выбирать его для конкретной задачи. Кроме того, важно помнить, что выбор между параметрическими и непараметрическими алгоритмами не всегда однозначен и может потребовать комбинации двух типов алгоритмов.
