參數模式，[計] 參數模型
Meanwhile we get the universal parametric model for freehand sketch.
同時，建立了手繪草圖的統一的參數化模型。
The method does not uses storage of expression sequence to generate parametric model.
此方法不是通過存儲描述代碼建立參數模型。
Based on the resulting input and output data, the parametric model and nonparametric model of system can be obtained.
基于輸入輸出數據，獲得系統的參數模型或非參數模型。
Based on parametric model of signal-multicomponent polynomial phase signal, a novel time frequency kernel is presented.
立足于信號的參數化模型—多分量多項式相位信號，提出了一種新的時頻分布并給出了其構造方法。
Based on tests, a parametric model of vertical suspension system of railway vehicles is founded with extended least square method.
論述了在滾動振動試驗台上進行車輛垂向懸挂系統的辨識建模方法。
參數模型（parametric model）是統計學和機器學習中的一類數學模型，其核心特征是通過有限數量的參數對數據分布或函數關系進行形式化描述。這類模型在構建時需預先假設數據服從某種特定數學形式（如正态分布或線性關系），并通過參數估計方法（如最大似然估計）從數據中推導出最優參數值。
參數固定性
模型結構在訓練前已确定，參數數量不隨數據量變化。例如線性回歸模型$y = beta_0 + beta_1x + epsilon$中，參數$beta_0, beta_1$的數量固定。
假設驅動
依賴先驗假設，如高斯噪聲假設或線性可分性。這種特性使模型計算效率高，但對假設偏差敏感。例如邏輯回歸假設數據通過Sigmoid函數可分。
應用領域
常用于經濟學（柯布-道格拉斯生産函數）、工程學（信號濾波模型）等領域。在資源受限場景（如嵌入式系統）中，參數模型因計算效率高而被優先采用。
參數模型（parametric model）是統計學和機器學習中的一種模型類型，其核心特點是通過固定數量的參數來描述數據分布或關系。以下是詳細解釋：
參數模型假設數據服從某種已知的數學分布（如正态分布、泊松分布），并通過有限數量的參數（如均值、方差）來定義該分布。例如，線性回歸假設因變量與自變量呈線性關系，且誤差項服從正态分布。
| 特性 | 參數模型 | 非參數模型 |
|---|---|---|
| 參數數量 | 固定且有限 | 隨數據量增加而增長 |
| 假設強度 | 強假設（特定分布） | 弱假設（依賴數據本身結構） |
| 計算效率 | 高效（適合小數據） | 較低效（需更多數據支持） |
| 典型模型 | 線性回歸、邏輯回歸 | K近鄰、決策樹、核密度估計 |
參數模型常用于數據量較小、領域知識支持特定分布假設的場景，例如：經濟學中的因果推斷、醫學研究中風險因素分析等。
總結來說，參數模型通過簡化的數學假設和有限參數實現高效建模，但其性能高度依賴于假設的合理性。在實際應用中，需根據數據特征和問題需求選擇模型類型。
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