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Parametrische Methoden<end_of_turn>
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Los métodos paramétricos implican un enfoque basado en modelos de dos pasos.

1. Primero, hacemos una suposición sobre la forma funcional de f. Por ejemplo, una suposición muy simple es que f es lineal en X: f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
Este es un modelo lineal. Una vez que hemos supuesto que f es lineal, el problema de estimar f se simplifica enormemente. En lugar de tener que estimar una función p-dimensional f(X) completamente arbitraria, sólo es necesario estimar los coeficientes p + 1 β0, β1,...,βp.

2. Una vez seleccionado un modelo, necesitamos un procedimiento que utilice los datos de entrenamiento para ajustar o entrenar el modelo. En el caso del tren de ajuste del modelo lineal, necesitamos estimar los parámetros β0, β1,...,βp. Es decir, queremos encontrar valores de estos parámetros tales que Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. El enfoque más común para ajustar el modelo se conoce como mínimos cuadrados (ordinarios).<end_of_turn><eos>