非参数方法不指定具有固定有限数量参数的东西（可能是分布，可能是两个变量之间的关系*）；它们（可能）是无限参数的。

例如，考虑一个黄土曲线（一种非参数回归）；参数不仅不明确，如果您尝试对它们进行计数，则该数字甚至不是整数。

另一方面，您永远不需要超过参数来定义观测值；大概至少在这个意义上*参数的数量随着你的增加而增加。$n$$n$$n$

例如，考虑使用通常的 AIMSE 最优带宽选择的核密度估计；它具有有效数量的参数（例如，由 Ye 的广义自由度测量）随着不成比例）。$n$$n$

但是，由于引用了该声明（Murphy, Kevin (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT），您可能应该查阅该工作以了解完整的上下文。

* 第二种也可以认为是没有指定关于分布的东西，例如条件均值的函数形式

**（尽管在其他意义上也是如此）