Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📊 Параметрические и непараметрические модели: в чем разница

🔗 Параметрические модели предполагают заранее заданную форму зависимости между входными и выходными данными. Это упрощает процесс обучения, но ограничивает гибкость модели.

🤖 Непараметрические модели, напротив, не предполагают фиксированной формы зависимости и могут адаптироваться к большему количеству шаблонов в данных. Это делает их более гибкими, но требует большего количества данных для точных прогнозов.

Параметрические модели подходят для задач, где важна скорость обучения, а непараметрические лучше работают с более сложными и разнообразными данными.

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/792

973 viewsJan 21 at 18:03

📊 Параметрические и непараметрические модели: в чем разница

🔗 Параметрические модели предполагают заранее заданную форму зависимости между входными и выходными данными. Это упрощает процесс обучения, но ограничивает гибкость модели.

🤖 Непараметрические модели, напротив, не предполагают фиксированной формы зависимости и могут адаптироваться к большему количеству шаблонов в данных. Это делает их более гибкими, но требует большего количества данных для точных прогнозов.

Параметрические модели подходят для задач, где важна скорость обучения, а непараметрические лучше работают с более сложными и разнообразными данными.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований