# パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル Created: October 14, 2020 9:49 PM > 機械学習のアルゴリズムは、パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデルに分類できる。 パラメトリックモデルでは、トレーニングデータセットからパラメータを推定する。それによ り、元のトレーニングデータセットがなくても新しいデータ点を分類できるようになる。パーセプトロン、ロジスティック回帰、線形 SVM は、パラメトリックモデルの典型な例である。対照的に、ノンパラメトリックモデルの場合は固定のパラメータ集合で特徴付けることはできない。パラメータの個数はトレーニングデータセットとともに増加する。ここまで見てきたノンパラメトリックモデルの例は、決定木/ランダムフォレストとカーネル SVM の 2 つである。 [[📖Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践]] p.100