以通过具有固定参数集的概率分布进行充分建模。 相反，非参数模型的确切区别在于其参数集（或机器学习中的特征集 ）不是固定的，如果收集到新的相关信息，则该参数集可能会增加甚至减少。 大多数着名的统计方法都是参数化的。 关于非参数（和半参数）模型，戴维·考克斯爵士说：“这些模型通常较少涉及结构和分布形式的假设，但通常都包含有关独立性的强有力假设”。 
示例.正态分布族都具有相同的一般形态，并可以通过均值和标准差进行"参数化" 。这意味着，如果均值和标准差已知，并且分布是正态的，则任