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¿Qué son los métodos paramétricos?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Les méthodes paramétriques impliquent une approche basée sur un modèle en deux étapes.
1. Tout d’abord, nous faisons une hypothèse sur la forme fonctionnelle, ou forme,
désactivé. Par exemple, une hypothèse très simple est que f est linéaire en
X:
f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. (2.4)
Il s’agit d’un modèle linéaire, qui sera discuté en détail au chapitre 3. Une fois que nous avons supposé que f est linéaire, le problème de l’estimation de f est grandement simplifié. Au lieu de devoir estimer entièrement
fonction arbitraire de dimension p f(X), il suffit d'estimer
les p + 1 coefficients β0, β1,...,βp.
2. Une fois qu'un modèle a été sélectionné, nous avons besoin d'une procédure qui utilise le
données d'entraînement pour ajuster ou entraîner le modèle. Dans le cas du modèle linéaire, ajustement
train (2.4), nous devons estimer les paramètres β0, β1,...,βp. Autrement dit, nous
vouloir trouver les valeurs de ces paramètres telles que
Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
L'approche la plus courante pour ajuster le modèle (2.4) est appelée
comme les moindres carrés (ordinaires), dont nous discutons au chapitre 3. Cependant, les moindres carrés
Les moindres carrés sont l'une des nombreuses façons possibles d'ajuster le modèle linéaire. je<end_of_turn><eos>