オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

トップ > データサイエンス > 【機械学習】パラメトリック / ノンパラメトリック

【機械学習】パラメトリック / ノンパラメトリック

データサイエンス データサイエンス-機械学習

index

パラメトリック / ノンパラメトリック

学習データ(標本 / Sample)の母集団分布を表現する場合、
学習データから推定した統計量 (の標本分布のパラメータ) を用いて、
想定した確率分布 (確率モデル) を表現するパラメトリックモデルがある.

対して、母集団分布に、特定の確率分布を仮定せず、学習データそのものを用いて
データの分布を表現するノンパラメトリックモデルがある.


観測値・観測点・標本 (Sample) x_1,\ \cdots,\ x_n が与えられとき、
確率変数 x の確率分布 p(x) をモデル化したいと考えるのは自然なことである.(確率モデル)

この「どのようにモデル化するか」という問題のことを密度推定と呼ぶ.






yhayato1320.hatenablog.com

ノンパラメトリックは、母集団の分布を気にしないので、ベイズ統計学との関わりが深い?

参考