Прагляд зыходнага тэксту старонкі Параметр

'''Параметр''' (ад {{lang-grc|παρά}} «каля» і {{lang-grc|μέτρον}} «мера») — велічыня, якая характарызуе стан або істотную [[уласцівасць|ўласцівасць]] [[сістэма|сістэмы]], [[прадмет]]а, [[устройства]], [[З’ява|з’явы]] або [[працэс]]у<ref>{{Cite web|url=https://verbum.by/tsblm/paramietr|title=параметр — Тлумачальны слоўнік беларускай літаратурнай мовы (2002, правапіс да 2008 г.)}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://verbum.by/tsbm/paramietr|title=параметр — Тлумачальны слоўнік беларускай мовы (1977-84, правапіс да 2008 г.)}}</ref>.

У больш вузкіх значэннях вядомы ў многіх дысцыплінах, напрыклад у [[матэматыка|матэматыцы]], [[праграмаванне|праграмаванні]], [[статыстыка|статыстыцы]], [[машыннае навучанне|машынным навучанні]].

== Матэматыка ==
[[Файл:Function ax^2.svg|thumb|Залежнасць графіка функцыі <math>ax^2</math> ад параметра <math>a</math>]]
У матэматыцы параметр разглядаецца як нязменная ў пэўным кантэксце велічыня, якая ўплывае на характар або значэнне [[Матэматычны аб’ект|матэматычнага аб’екту]]. Паняцце параметра цесна звязана і падобна да паняцця [[Зменная велічыня|зменнай]], пры гэтым адрозненне паміж імі можа залежаць ад кантэксту. Напрыклад, зменнымі могуць называцца тыя велічыні, што змяняюцца цягам аднаго [[эксперымент]]у, а параметрамі тыя, што фіксуюцца ў адным эксперыменце, але могуць мець розныя значэнні ў розных эксперыментах<ref name="nykamp">{{Cite web|url=https://mathinsight.org/definition/parameter|title=Parameter definition|author=Duane Q. Nykamp|website=Math Insight|lang=en}}</ref>.

Часта параметры ўжываюцца для запісу [[Функцыя (матэматыка)|функцый]]. Напрыклад, адвольная [[квадратычная функцыя]] мае выгляд
: <math>f(x)=ax2+bx+c,</math>
дзе <math>x</math> завецца зменнай ([[Аргумент функцыі|аргументам функцыі]]), а велічыні <math>a</math>, <math>b</math> і <math>c</math> — параметры, якія ўплываюць на характар функцыі. Кожны ўнікальны набор параметраў задае новую квадратычную функцыю<ref name="nykamp"/>.

[[Раўнанне]], запісанае з дапамогай параметраў, завецца {{нп5|Параметрычнае раўнанне|параметрычным раўнаннем|en|Parametric equation}}<ref>{{Cite web|url=https://www.britannica.com/topic/parameter|title=Parameter Definition, Mathematics, Statistics, & Facts | work = Britannica}}</ref>.

== Праграмаванне ==
У праграмаванні параметрам завецца [[Пераменная (інфарматыка)|зменная]], якая выкарыстоўваецца ўнутры {{нп5|Функцыя (праграмаванне)|функцыі|en|Function (computer programming)}} як {{нп5|Лакальная зменная|лакальная|en|Local variable}} і значэнне якой можа быць перададзена туды звонку. Сам выраз, які перадаецца ў функцыю, называецца аргументам. Першапачаткова параметр прымае значэнне перададзенага аргумента<ref>{{Cite web|url=https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Parameter|title=Parameter - MDN Web Docs Glossary: Definitions of Web-related terms|website=MDN Web Docs}}</ref><ref name="isaac">{{Cite web|url=https://isaaccomputerscience.org/concepts/prog_sub_parameters?examBoard=all&stage=all|title=Parameters and arguments|website=Isaac Computer Science}}</ref>. Розніцу паміж параметрам і аргументам можна прадэманстраваць наступным прыкладам на мове праграмавання [[Python (мова праграмавання)|Python]]:
<syntaxhighlight lang="python">
def example_function(parameter):
  print(parameter)

argument = "hello world"
example_function(argument)
</syntaxhighlight>

У прыкладзе вышэй параметр — зменная з назвай «parameter», аргумент — зменная «argument».

Выкарыстанне параметраў — пажаданы спосаб перадачы інфармацыі паміж часткамі [[Камп’ютарная праграма|праграмы]] (у адрозненне ад {{нп5|Глабальная зменная|глабальных зменных|en|Global variable}}), бо яны дапамагаюць унікнуць сітуацыі, калі значэнні зменных унутры функцыі нечакана мадыфікуюцца іншымі элеменатмі кода<ref name="isaac"/>.

== Статыстыка ==

У статыстыцы параметрам называецца значэнне, якое апісвае [[генеральная сукупнасць|генеральную сукупнасць]] (усю даследуемую групу людзей, жывёл, аб’ектаў і г.д.) Прыклады статыстычных параметраў: [[Сярэдняе значэнне|сярэдняе]], [[Медыяна (статыстыка)|медыяна]], [[дроб|прапорцыя]]. Блізкім паводле значэння паняццем ёсць {{нп5|Статыстыка (функцыя выбаркі)|статыстыка|en|Statistic}}, якая апісвае ўласцівасць [[Выбарка|выбаркі]] з генеральнай сукупнасці<ref name="frost">{{Cite web|url=https://statisticsbyjim.com/basics/parameter-vs-statistic/|title=Parameter vs Statistic: Examples & Differences|author=Jim Frost|website=Statistics By Jim}}</ref>. Наступная табліца дэманструе розніцу паміж параметрам і статыстыкай:

{| class="wikitable"
! Параметр !! Статыстыка
|-
| Сярэдняя вага [[Зубр еўрапейскі|зубра]] ў [[Белавежская пушча|Белавежскай пушчы]] || Сярэдняя вага ў выбарцы з 10 зуброў Белавежскай пушчы
|-
| Медыянны ўзрост чалавека ў краіне || Медыянны ўзрост у выбарцы з 200 грамадзян краіны
|-
| Прапорцыя жыхароў [[Беларусь|Беларусі]], якія аддаюць перавагу глыбоцкай [[Згушчонка|згушчонцы]] над рагачоўскай || Прапорцыя тых, хто аддае перавагу глыбоцкай згушчонцы ў выбарцы з 500 жыхароў Беларусі
|}

Як правіла, генеральная сукупнасць занадта вялікая для таго, каб можна было падлічыць дакладныя значэнні параметраў, таму яны застаюцца невядомымі. Значэнні статыстык, падлічаныя на выбарцы з генеральнай сукупнасці, выкарыстоўваюцца як [[Апраксімацыя|набліжэнні]] для параметраў<ref name="frost"/>.

== Машыннае навучанне ==
[[Файл:Linear regression.svg|thumb|[[Лінейная рэгрэсія]] апісвае сувязь паміж [[Залежныя і незалежныя зменныя|незалежнай і залежнай зменнымі]] <math>x</math> і <math>y</math> з дапамогай простай лініі <math>y = ax + b.</math> Велічыні <math>a</math> і <math>b</math> — параметры мадэлі, якія падбіраюцца ў працесе навучання такім чынам, каб мінімізаваць {{нп5|Сярэднеквадратычная памылка|сярэднеквадратычную памылку|en|Mean squared error}}.]]
У машынным навучанні параметрамі называюцца ўнутраныя зменныя мадэлі, аптымальныя значэнні якіх падбіраюцца ў працэсе навучання. Прыклады параметраў: каэфіцыенты [[Лінейная рэгрэсія|лінейнай рэгрэсіі]], вагі {{нп5|Нейронная сетка|нейронных сетак|en|Artificial neural network}}, каардынаты цэнтроідаў у {{нп5|Кластарызацыя|кластарызацыі|en|Cluster analysis}} {{нп5|Метад k-сярэдніх|метадам k-сярэдніх|en|k-means clustering}}<ref name="javatpoint">{{Cite web|url=https://www.javatpoint.com/model-parameter-vs-hyperparameter|title=Difference between Model Parameter and Hyperparameter|website=Javatpoint}}</ref>.

Таксама існуе такое паняцце як {{нп5|Гіперпараметр (машыннае навучанне) |гіперпараметр|en|Hyperparameter (machine learning)}}. У адрозненне ад звычайных параметраў, гіперпараметры выкарыстоўваюцца для кантролю над працэсам навучання і іх значэнні могуць задавацца ўручную. Прыклады гіперпараметраў: {{нп5|Тэмп навучання|тэмп навучання|en|Learning rate}}, велічыня {{нп5|Рэгулярызацыя|рэгулярызацыі|en|Regularization (mathematics)}}, колькасць цэнтроідаў у кластарызацыі метадам k-сярэдніх. Аптымальныя значэнні як параметраў, так і гіперпараметраў загадзя невядомыя. Для знаходжання аптымальных значэнняў гіперпараметраў выкарыстоўваюцца {{нп5|Аптымізацыя гіперпараметраў|адмысловыя алгарытмы|en|Hyperparameter optimization}} іх аптымізацыі: пошук на сетцы, выпадковы пошук, {{нп5|Баесаўская аптымізацыя|баесаўская аптымізацыя|en|Bayesian optimization}} і іншыя<ref name="javatpoint"/>.

== Крыніцы ==
{{reflist}}

{{Бібліяінфармацыя}}

[[Катэгорыя:Матэматычная тэрміналогія]]
[[Катэгорыя:Канцэпцыі моў праграмавання]]