📊 Параметрические и непараметрические модели: в чем разница 🔗 Параметрические модели предполагают заранее заданную форму зависимости между входными и выходными данными. Это упрощает процесс обучения, но ограничивает гибкость модели. 🤖 Непараметрические модели, напротив, не предполагают фиксированной формы зависимости и могут адаптироваться к большему количеству шаблонов в данных. Это делает их более гибкими, но требует большего количества данных для точных прогнозов. Параметрические модели подходят для задач, где важна скорость обучения, а непараметрические лучше работают с более сложными и разнообразными данными.