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什么是非参数统计：研究非参数问题，指所研究问题总体的分布未知或由已知的参数描绘总参数的问题，即当我们对于总体的了解很少，不能由已知的参数对总体做出假设，那么我们用参数统计的方法很容易发生错误，因此我们需要使用非参数统计，非参数方法有拟合优度检验，次序统计量等。

非参数统计的基本特点：非参数统计也可用于典型的参数统计问题，非参数统计不依赖总体的具体的分布形式，所以它对于实际的形式不敏感，具有良好的稳定性。但是由于总体的分布很广 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 的非参数机器学习模型有决策树，朴素贝叶斯等。

非参数机器学习算法的优势有：1、可变性：可以拟合许多不同的函数形式，2、模型强大：对于目标函数不做假设或者作出很小的假设。3、表现良好：对于训练样本数据具有良好的拟合性。

非参数机器学习算法的局限性有：1、需要更多数据：对于拟合目标函数需要更多的训练数据。2、速度慢：因为需要训练跟多的参数，所以训练过程通常比较慢。3、过拟合：有较高的风险发生过拟合，对于预测的效果解释性不高。

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