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Métodos paramétricos<end_of_turn>
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Parametrische Methoden beinhalten einen zweistufigen modellbasierten Ansatz.

1. Zunächst machen wir eine Annahme über die funktionale Form oder Form von f. Eine sehr einfache Annahme ist beispielsweise, dass f linear in X ist: f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
Dies ist ein lineares Modell. Sobald wir angenommen haben, dass f linear ist, wird das Problem der Schätzung von f stark vereinfacht. Anstatt eine völlig beliebige p-dimensionale Funktion f(X) schätzen zu müssen, muss man nur die p + 1 Koeffizienten β0, β1,...,βp schätzen.

2. Nachdem ein Modell ausgewählt wurde, benötigen wir ein Verfahren, das die Trainingsdaten verwendet, um das Modell anzupassen oder zu trainieren. Im Fall des linearen Modellanpassungszugs müssen wir die Parameter β0, β1,...,βp schätzen. Das heißt, wir wollen Werte dieser Parameter finden, so dass Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. Der gebräuchlichste Ansatz zur Modellanpassung wird als (gewöhnliche) Methode der kleinsten Quadrate bezeichnet.<end_of_turn><eos>