参数模式，[计] 参数模型
Meanwhile we get the universal parametric model for freehand sketch.
同时，建立了手绘草图的统一的参数化模型。
The method does not uses storage of expression sequence to generate parametric model.
此方法不是通过存储描述代码建立参数模型。
Based on the resulting input and output data, the parametric model and nonparametric model of system can be obtained.
基于输入输出数据，获得系统的参数模型或非参数模型。
Based on parametric model of signal-multicomponent polynomial phase signal, a novel time frequency kernel is presented.
立足于信号的参数化模型—多分量多项式相位信号，提出了一种新的时频分布并给出了其构造方法。
Based on tests, a parametric model of vertical suspension system of railway vehicles is founded with extended least square method.
论述了在滚动振动试验台上进行车辆垂向悬挂系统的辨识建模方法。
参数模型（parametric model）是统计学和机器学习中的一类数学模型，其核心特征是通过有限数量的参数对数据分布或函数关系进行形式化描述。这类模型在构建时需预先假设数据服从某种特定数学形式（如正态分布或线性关系），并通过参数估计方法（如最大似然估计）从数据中推导出最优参数值。
参数固定性
模型结构在训练前已确定，参数数量不随数据量变化。例如线性回归模型$y = beta_0 + beta_1x + epsilon$中，参数$beta_0, beta_1$的数量固定。
假设驱动
依赖先验假设，如高斯噪声假设或线性可分性。这种特性使模型计算效率高，但对假设偏差敏感。例如逻辑回归假设数据通过Sigmoid函数可分。
应用领域
常用于经济学（柯布-道格拉斯生产函数）、工程学（信号滤波模型）等领域。在资源受限场景（如嵌入式系统）中，参数模型因计算效率高而被优先采用。
参数模型（parametric model）是统计学和机器学习中的一种模型类型，其核心特点是通过固定数量的参数来描述数据分布或关系。以下是详细解释：
参数模型假设数据服从某种已知的数学分布（如正态分布、泊松分布），并通过有限数量的参数（如均值、方差）来定义该分布。例如，线性回归假设因变量与自变量呈线性关系，且误差项服从正态分布。
| 特性 | 参数模型 | 非参数模型 |
|---|---|---|
| 参数数量 | 固定且有限 | 随数据量增加而增长 |
| 假设强度 | 强假设（特定分布） | 弱假设（依赖数据本身结构） |
| 计算效率 | 高效（适合小数据） | 较低效（需更多数据支持） |
| 典型模型 | 线性回归、逻辑回归 | K近邻、决策树、核密度估计 |
参数模型常用于数据量较小、领域知识支持特定分布假设的场景，例如：经济学中的因果推断、医学研究中风险因素分析等。
总结来说，参数模型通过简化的数学假设和有限参数实现高效建模，但其性能高度依赖于假设的合理性。在实际应用中，需根据数据特征和问题需求选择模型类型。
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