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參數分類法和非參數分類法英文解釋翻譯、參數分類法和非參數分類法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【計】 parametric and non-parametric classification

分詞翻譯:

參數分類的英語翻譯:

【計】 parameter classification

法的英語翻譯:

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

和的英語翻譯:

and; draw; gentle; kind; mild; harmonious; mix with; sum; summation
together with
【計】 ampersand
【醫】 c.; cum

非的英語翻譯:

blame; evildoing; have to; non-; not; wrong
【計】 negate; NOT; not that
【醫】 non-

參的英語翻譯:

join; refer

數的英語翻譯:

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【計】 crossing number; N
【醫】 number
【經】 number

分類法的英語翻譯:

taxonomy
【計】 sorting technique
【經】 grade-description system; group procedure

專業解析

參數分類法(Parametric Classification)與非參數分類法(Nonparametric Classification)是統計學與機器學習中的核心概念。以下從定義、原理及應用場景進行對比分析:

1. 參數分類法

定義:基于預設的概率分布假設,通過有限參數建模的監督學習方法。例如假設數據服從高斯分布,并通過估計均值、方差等參數進行分類。

核心思想:通過訓練數據估計模型參數(如邏輯回歸的權重系數),最終模型複雜度固定(參考:Hastie, T. et al. The Elements of Statistical Learning)。

典型算法:線性判别分析(LDA)、樸素貝葉斯分類器。

優點:計算效率高,適合小樣本數據。

缺點:模型假設不成立時(如數據分布複雜),分類性能顯著下降(來源:MIT 6.036課程講義)。

2. 非參數分類法

定義:不依賴先驗分布假設,模型參數隨數據量增加而增長的分類方法。例如決策樹通過遞歸分割特征空間實現分類。

核心思想:模型結構靈活,適應數據複雜關系(參考:Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning)。

典型算法:K近鄰(KNN)、支持向量機(SVM)、隨機森林。

優點:對數據分布無強假設,適合高維非線性問題。

缺點:需要更多訓練樣本,計算成本較高(來源:Stanford CS229課程資料)。

應用場景對比:

網絡擴展解釋

參數分類法和非參數分類法是模式識别與機器學習中的兩類核心方法,主要區别在于是否依賴數據分布的假設。以下是詳細解釋:


1. 參數分類法

注:搜索結果中未直接描述參數分類法,此部分基于常規知識補充。


2. 非參數分類法


3. 兩者對比

維度 參數分類法 非參數分類法
數據假設 需明确分布假設 無分布假設
計算複雜度 低(參數固定) 高(依賴樣本量)
靈活性 弱(受限于模型假設) 強(適應複雜模式)
典型應用 高斯樸素貝葉斯、線性判别 SVM、k-NN、神經網絡

參考資料

分類

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