Параметр

Параметр (ад  «каля» і  «мера») — велічыня, якая характарызуе стан або істотную ўласцівасць сістэмы, прадмета, устройства, з’явы або працэсу.

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.

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.

Раўнанне, запісанае з дапамогай параметраў, завецца .

 Праграмаванне 
У праграмаванні параметрам завецца зменная, якая выкарыстоўваецца ўнутры  як  і значэнне якой можа быць перададзена туды звонку. Сам выраз, які перадаецца ў функцыю, называецца аргументам. Першапачаткова параметр прымае значэнне перададзенага аргумента. 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 ), бо яны дапамагаюць унікнуць сітуацыі, калі значэнні зменных унутры функцыі нечакана мадыфікуюцца іншымі элеменатмі кода.

 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 , якая апісвае ўласцівасць выбаркі з генеральнай сукупнасці. 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.

 Машыннае навучанне 
У машынным навучанні параметрамі называюцца ўнутраныя зменныя мадэлі, аптымальныя значэнні якіх падбіраюцца ў працэсе навучання. Прыклады параметраў: каэфіцыенты лінейнай рэгрэсіі, вагі , каардынаты цэнтроідаў у  .

Таксама існуе такое паняцце як . У адрозненне ад звычайных параметраў, гіперпараметры выкарыстоўваюцца для кантролю над працэсам навучання і іх значэнні могуць задавацца ўручную. Прыклады гіперпараметраў: , велічыня , колькасць цэнтроідаў у кластарызацыі метадам k-сярэдніх. Аптымальныя значэнні як параметраў, так і гіперпараметраў загадзя невядомыя. Для знаходжання аптымальных значэнняў гіперпараметраў выкарыстоўваюцца  іх аптымізацыі: пошук на сетцы, выпадковы пошук,  і іншыя.

 Крыніцы 

Катэгорыя:Матэматычная тэрміналогія
Катэгорыя:Канцэпцыі моў праграмавання