Параметр
Параметр (ад Шаблон:Lang-grc «каля» і Шаблон:Lang-grc «мера») — велічыня, якая характарызуе стан або істотную ўласцівасць сістэмы, прадмета, устройства, з’явы або працэсу[1][2].
У больш вузкіх значэннях вядомы ў многіх дысцыплінах, напрыклад у матэматыцы, праграмаванні, статыстыцы, машынным навучанні.
Матэматыка
У матэматыцы параметр разглядаецца як нязменная ў пэўным кантэксце велічыня, якая ўплывае на характар або значэнне матэматычнага аб’екту. Паняцце параметра цесна звязана і падобна да паняцця зменнай, пры гэтым адрозненне паміж імі можа залежаць ад кантэксту. Напрыклад, зменнымі могуць называцца тыя велічыні, што змяняюцца цягам аднаго эксперыменту, а параметрамі тыя, што фіксуюцца ў адным эксперыменце, але могуць мець розныя значэнні ў розных эксперыментах[3].
Часта параметры ўжываюцца для запісу функцый. Напрыклад, адвольная квадратычная функцыя мае выгляд
дзе завецца зменнай (аргументам функцыі), а велічыні , і — параметры, якія ўплываюць на характар функцыі. Кожны ўнікальны набор параметраў задае новую квадратычную функцыю[3].
Раўнанне, запісанае з дапамогай параметраў, завецца Шаблон:Нп5[4].
Праграмаванне
У праграмаванні параметрам завецца зменная, якая выкарыстоўваецца ўнутры Шаблон:Нп5 як Шаблон:Нп5 і значэнне якой можа быць перададзена туды звонку. Сам выраз, які перадаецца ў функцыю, называецца аргументам. Першапачаткова параметр прымае значэнне перададзенага аргумента[5][6]. Розніцу паміж параметрам і аргументам можна прадэманстраваць наступным прыкладам на мове праграмавання Python:
def example_function(parameter):
print(parameter)
argument = "hello world"
example_function(argument)
У прыкладзе вышэй параметр — зменная з назвай «parameter», аргумент — зменная «argument».
Выкарыстанне параметраў — пажаданы спосаб перадачы інфармацыі паміж часткамі праграмы (у адрозненне ад Шаблон:Нп5), бо яны дапамагаюць унікнуць сітуацыі, калі значэнні зменных унутры функцыі нечакана мадыфікуюцца іншымі элеменатмі кода[6].
Статыстыка
У статыстыцы параметрам называецца значэнне, якое апісвае генеральную сукупнасць (усю даследуемую групу людзей, жывёл, аб’ектаў і г.д.) Прыклады статыстычных параметраў: сярэдняе, медыяна, прапорцыя. Блізкім паводле значэння паняццем ёсць Шаблон:Нп5, якая апісвае ўласцівасць выбаркі з генеральнай сукупнасці[7]. Наступная табліца дэманструе розніцу паміж параметрам і статыстыкай:
| Параметр | Статыстыка |
|---|---|
| Сярэдняя вага зубра ў 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 Беларусі, якія аддаюць перавагу глыбоцкай 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 набліжэнні для параметраў[7].
Машыннае навучанне
У машынным навучанні параметрамі называюцца ўнутраныя зменныя мадэлі, аптымальныя значэнні якіх падбіраюцца ў працэсе навучання. Прыклады параметраў: каэфіцыенты лінейнай рэгрэсіі, вагі Шаблон:Нп5, каардынаты цэнтроідаў у Шаблон:Нп5 Шаблон:Нп5[8].
Таксама існуе такое паняцце як Шаблон:Нп5. У адрозненне ад звычайных параметраў, гіперпараметры выкарыстоўваюцца для кантролю над працэсам навучання і іх значэнні могуць задавацца ўручную. Прыклады гіперпараметраў: Шаблон:Нп5, велічыня Шаблон:Нп5, колькасць цэнтроідаў у кластарызацыі метадам k-сярэдніх. Аптымальныя значэнні як параметраў, так і гіперпараметраў загадзя невядомыя. Для знаходжання аптымальных значэнняў гіперпараметраў выкарыстоўваюцца Шаблон:Нп5 іх аптымізацыі: пошук на сетцы, выпадковы пошук, Шаблон:Нп5 і іншыя[8].