Trong các mô hình học máy có khá nhiều cách phân loại, trong đó có một cách phân loại là mô hình có tham số và mô hình không có tham số (Parametric và Non parmetric)
Trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu sự khác nhau của 2 dạng mô hình này.
Mô hình học máy có tham số (Paramametric model)
Một số mô hình học máy có tham số như: Logistic regression, Neural Network, mô hình SVM có kernel
Mô hình học máy không tham số (Non Parmametric model)
Một số ví dụ có thể kể đến của mô hình học máy có tham số như: Mô hình cây quyết định, mô hình Naive Bayes, Random forests, mô hình SVM không có kernel.
Một số khác biệt giữa mô hình học máy có tham số và mô hìn học mấy không tham số
Một số khác biệt cơ bản của mô hình học máy có tham số và mô hình học máy không tham số là:
Mô hình có tham số thi
