参数和非参数机器学习

24.【单选题】下列不属于参数机器学习算法的是？
A.线性判别分析
B.朴素贝叶斯
C.逻辑回归
D.决策树

【解析】
（D）
参数机器学习算法：假设可以最大程度地简化学习过程，与此同时也限制可以学习到是什么。这种算法简化成一个已知的函数形式，这称为参数机器学习算法。

非参数机器学习算法：不对目标函数的形式作出强烈假设的算法。

参数机器学习算法的一些常见例子包括：

• Logistic Regression
• LDA（线性判别分析）
• 感知机
• 朴素贝叶斯
• 简单的神经网络

非参数机器学习算法的一些常见例子包括：

• KNN
• 决策树，比如CART和C4.5
• SVM
• CNN

参考：参数和非参数的机器学习算法【英文】