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java中参数是什么？
 
参数分为实参和形参。方法名括号里面的参数是形参，调用方法或者函数的括号里面的是实参。
 
vb中参数是什么
 
vb中参数是在函数(或过程)中，用于决定流程、或参与计算、或决定样式模式等的量。
 
参数分为虚参和实参。
 
在定义函数的时候，先假设一个参数，用来在函数内部使用，这个叫做虚参。
 
在其他地方使用这个函数的时候，在函数名后，列出实际参与运算的数值，叫做实参。
 
调用，将实参的值赋给虚参，叫做“虚实结合”。对于多个参数，这个虚实结合，是按照顺序进行的。即实参的第一个会赋值给虚参的第一个、实参的第二个会赋值给实参的第二个……。函数运算结束，按照传值(byval)还是传址(byref)决定是否将虚参的值返回给实参来边盖调用者位置的实参的值：传址会改变实参，传值不改变实参。
 
特殊情况有，允许省略参数的，例如省略了第二个，不省略第三个，则实参在第一个参数后用两个逗号，然后跟着第三个实参。
 
setHorizontalTextPosition()方法中参数是什么
 
public void setHorizontalTextPosition(int textPosition)设置标签的文本相对其图像的水平位置。
 
参数：
 
textPosition - SwingConstants 中定义的以下常量之一：LEFT、CENTER、RIGHT、LEADING 或 TRAILING(默认)。即 textPosition通常为 SwingConstants .LEFT等。。
 
具体参靠 jdk Api JLabel 和 SwingConstants
 
ProE中参数是指什么
 
比如说你做一个零件的实体模型，完全并能唯一表示这个零件需要你定义20个数据。我们称之为“参数”。以后你的任何工作，比如说：出图、仿真、加工等一系列的后续工作都是从以上的20个数据中得来的。如果你在任一部分改变这20个数据，所有依据此20个数据来的工作都将随之改变。这就是我们说的“参数传递”。
 
这只是我的拙见，不知可否能做参考。
 
java中参数是什么概念？能形象点表达更好
 
参数就是 丢一个东西进去~ 得到某种特定的效果
 
可以叫他为条件~
 
比方说 eatApple(String clear){}
 
要吃苹果就要洗呗~
 
c语言中参数是什么概念
 
C语言中参数分为实际参数(实参)与形式参数(形参)。实际参数是在调用时传递个该函数的参数。
 
形式参数是在定义函数名和函数体的时候使用的参数,目的是用来接收调用该函数时传如的参数。
 
实际参数是在调用时传递个该函数的参数.
 
举一个很简单的例子：
 
#includeint f(int b) b为形参 { return b;} void main(){ int a=1; printf("%d",f(a)); a为实参}
 
函数的参数分为形参和实参两种。形参出现在函数定义中，在整个函数体内都可以使用，离开该函数则不能使用。实参出现在主调函数中，进入被调函数后，实参变量也不能使用。
 
广数车床中参数是什么意思
 
车床是主要用车刀对旋转的工件进行车削加工的机床。在车床上还可用钻头、扩孔钻、铰刀、丝锥、板牙和滚花工具等进行相应的加工。
 
java中参数是什么概念？都有哪些参数？要如何理解参数在编程中的应用？
 
参数就是一些值！ 带到程序里会改变参数的大小之类的。你写几段代码就知道了
 
java方法参数是父类,为什么在方法实现中参数变成子类
 
因为子类继承了父类的公有属性和方法，所以如果参数需要一个类的话可以是这个类的本身或者他的子类！
 
希望可以帮到你！
 
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Python函数中参数带星号指的是什么意思
 
发布时间：2020-09-08 13:55:27
 
来源：亿速云
 
阅读：69
 
作者：小新
 
小编给大家分享一下Python函数中参数带星号指的是什么意思，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
 
函数的参数使用除了常规的位置参数和关键字参数外，还支持可变个数的函数参数，这种支持可变个数的参数方法称为参数收集，对应的参数称为收集参数。
 
一、参数收集的定义
 
Python的函数支持可变不定数量的参数模式，这种将不定数量实参在调用时传递给函数，函数将其识别并保存到指定形参的过程称为参数收集：
 
1、带一个星号的参数收集模式
 
这种模式是在函数定义时在某个形参前面加一个星号，调用时按位置匹配不带星号的形参和实参，多余的实参都将作为一个元组的元素保存到星号对应的形参中，该星号后的形参就称为收集参数。
 
这种模式的参数收集过程与前面介绍的序列解包类似，只是序列解包是将序列中多出的部分存放到星号后面的列表变量，而函数收集是将多出的参数存放到收集参数对应的元组变量。这种模式的参数收集与序列解包类似，收集参数最好是最后一个形参，但可以出现在函数参数的任何位置，只是此时该参数后面的参数在调用时必须用关键字参数模式传值，否则这些实参值都将作为收集参数的一部分。
 
举例：我们来实现一个计算函数，其终极目标是输入一串不限数量的数字，然后调用对应的运算符进行连续运算(如连加、连减、连乘等)。为了突出重点，我们在最初的例子只是定义这个函数并输出参数值，以来验证上面相关描述对于形参和实参的取值方法。后面章节再来完整实现该函数。
 
函数定义：\>>> def cal(number1,number2=None,*numbers,calmethod='$'):
 
print('number1=',number1,',number2=',number2,',numbers=',numbers,', calmethod=',calmethod)
 
函数调用执行：\>>> cal(1,'+')
 
number1= 1 ,number2= + ,numbers= () , calmethod= $
 
\>>> cal(1,2,'+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= ('+',) , calmethod= $
 
\>>> cal(1,2,3,'+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= (3, '+') , calmethod= $
 
\>>> cal(1,2,3,4,'+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= (3, 4, '+') , calmethod= $
 
\>>> cal(1,calmethod='+')
 
number1= 1 ,number2= None ,numbers= () , calmethod= +
 
\>>> cal(1,2,calmethod='+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= () , calmethod= +
 
\>>> cal(1,2,3,calmethod='+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= (3,) , calmethod= +
 
\>>> cal(1,2,3,4,calmethod='+')
 
number1= 1 ,number2= 2 ,numbers= (3, 4) , calmethod= +
 
\>>>
 
执行截图如下：
 

 
2、带两个星号的参数收集模式
 
第一种模式的收集参数不能收集关键字参数传递的实参，要收集关键字参数传递的实参，需要在收集参数前使用两个星号，此时收集参数对应的是一个字典而不是元组。
 
此种模式的收集参数必须放在函数的最后一个，这是因为关键字参数的函数参数之后不允许出现非关键字参数。此种情况的关键字参数的参数名，并不是上节内容介绍的函数定义中的关键字参数名，而是在实参调用时采用关键字参数形式传递的不定数量的参数。 两种模式的收集参数可以混用。\>>> def cal(calmethod='+',*topnopers,**lastnopers):
 
print('运算符=',calmethod,',前几个运算参数为=',topnopers,',最后几个运算参数=',lastnopers)
 
\>>> cal('+',1,2,3,4,n5=5,n6=6,n7=7)
 
运算符= + ,前几个运算参数为= (1, 2, 3, 4) ,最后几个运算参数= {'n5': 5, 'n6': 6, 'n7': 7}
 
以上是Python函数中参数带星号指的是什么意思的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！

 
匿名用户
 
1级
 
2010-12-28 回答
 
统计学中把总体的指标统称为参数。而由样本算得的相应的总体指标称为统计量。参数一般是确定但未知的，统计量是变化但可知的。
 
统计量
 
统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量．需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。
 
参数
 
参数，也叫参变量，是一个变量。 我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。
 
拓展资料：
 
参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。
 
统计学中
 
描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。
 
数学中
 
参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。
 
参数方程
 
在给定的平面直角坐标系中，如果曲线上任意一点的坐标x，y都是某个变数t的函数x=f(t)，y=φ(t)，⑴且对于t的每一个允许值，由方程组⑴所确定的点m(x，y)都在这条曲线上，那么方程组⑴称为这条曲线的参数方程，联系x、y之间关系的变数称为参变数，简称参数。
 
类似地，也有曲线的极坐标参数方程ρ=f(t),θ=g(t)；
 
圆的参数方程 x=a+r cosθ，y=b+r sinθ ； (a，b)为圆心坐标， r为圆半径， θ为参数；
 
椭圆的参数方程 x=a cosθ，y=b sinθ， a为长半轴长， b为短半轴长， θ为参数；
 
双曲线的参数方程 x=a secθ (正割)， y=b tanθ， a为实半轴长， b为虚半轴长， θ为参数；
 
抛物线的参数方程 x=2pt^2， y=2pt， p表示焦点到准线的距离 t为参数；
 
直线的参数方程 x=x'+tcosa， y=y'+tsina，x',y'和a表示直线经过(x'，y')，且倾斜角为a，t为参数。

第一次接触这个概念是在总结LR和SVM之间的区别的时候，LR是参数模型，SVM是非参数模型。
 
今天来总结一下参数模型和非参数模型。
 
一、前言
 
参数模型(parametric model)和非参数模型(non-parametric model)作为数理统计学中的概念，现在也常用于机器学习领域。
 
在统计学中，参数模型通常假设总体(样本、数据、随机变量)服从某个分布，这个分布可以由一些参数确定，如正态分布由均值(0)和方差(1)[此时，标准差也为1]确定，在此基础上构建的模型称为参数模型；
 
非参数模型对于总体的数据分布不做任何假设，或者说数据分布假设自由，只知道其数据分布式存在的，但是不知道数据的分布形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。
 
所以说，参数模型和非参数模型中的“参数”并不是模型中的参数，而是数据分布的参数。
 
从上述的区别中可以看出，问题中有没有参数，并不是参数模型和非参数模型的区别。其区别主要在于总体的分布形式是否已知。而为何强调“参数”与“非参数”，主要原因在于参数模型的分布可以有参数直接确定。
 
需要注意的是，参数模型它的参数是有限的，可以指定出$w$1，$w$2,…,$w$n;非参数模型也并不是没有参数，而是参数的数目很多或者数目不确定。（注意：所谓“多”的标准，就是参数数目大体和样本规模差不多）
 
机器学习实际上可以总结为学习一个函数，通过输入变量映射为输出变量，由于这个函数的形式未知，所以需要选择合适的方法来拟合这个函数。
 
二、参数模型
 
参数机器学习模型由于指定了目标函数的形式，所以可以极大地简化这个学习的过程，但是同样会限制学习的过程。所以参数机器学习模型包括两个部分：
 
1、选择合适的目标函数的形式。
2、通过训练数据学习目标函数的参数。
 
举个线性回归的例子，线性回归作为常见的参数模型，它通过假设输入变量与输出变量之间具有线性关系，然后就可以设置目标函数为 Y = a X + b ，需要做的就是通过合适的方法如最小二乘法来拟合目标函数的参数。
 
引用《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中的话来说明参数模型的特点：
 
通过固定大小的参数集(与训练样本数独立)概况数据的学习模型称为参数模型。不管你给一个参数模型多少数据，对于其需要的参数数量都没有影响。
 
常见的参数机器学习模型有：
 
1、逻辑回归（Logistic Regression）
2、线性回归（Linear Regression）
3、感知机（Perceptron）
 
参数机器学习算法的优点:
 
简洁：理论容易理解、结果容易解释
快速：参数模型学习和训练的速度都很快
数据更少：通常不需要大量的数据，在对数据的拟合不很好时表现也不错
 
参数机器学习算法的(缺点)局限性：
 
拘束：以指定的函数形式来指定学习方式
有限的复杂度：通常只能应对简单的问题
拟合度小：实际中通常无法和潜在的目标函数完全吻合，也就是容易出现欠拟合
 
三、非参数模型
 
非参数机器学习算法对目标函数形式不做过多的假设，因此算法可以通过对训练数据进行拟合而学习出某种形式的函数。
 
引用《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中的话来说明非参数模型的特点：
 
当你拥有许多数据而先验知识很少时，非参数学习通常很有用，此时你不需要关注于参数的选取。
 
常见的非参数机器学习模型有：
 
决策树(CART、ID3、C4.5)
SVM
朴素贝叶斯
神经网络
 
非参数机器学习算法的优点有：
 
可变性：可以拟合许多不同的函数形式
模型强大：对于目标函数不做假设或者作出很小的假设
表现良好：对于训练样本数据具有良好的拟合性
 
非参数机器学习算法的(缺点)局限性：
 
需要更多数据：对于拟合目标函数需要更多的训练数据
速度慢：因为需要训练跟多的参数，所以训练过程通常比较慢
过拟合：有较高的风险发生过拟合，对于预测的效果解释性不高
 
四、总结
 
 
通过对比参数模型和非参数模型的特点，可以得知参数模型对训练数据的大小要求不如非参数模型高，因为参数模型通过对拟合函数(目标函数)进行假设，所以只需要对参数进行拟合即可；而非参数模型由于需要从数据中发掘数据之间关系，所以对数据量要求较高。
 
 
通常说到的机器学习的黑盒特性，一般指的就是非参数机器学习模型。因为它不需要做出假设，并且需要拟合很多参数，所以它的解释性就降低了。所以相比而言，参数机器学习模型由于对数据做出了理想的假设，所以得到的模型更加鲁棒，所以解释性也就更高。
 
 
参考
 
https://blog.csdn.net/u014482444/article/details/107663940
 
https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/94022594
 
https://blog.csdn.net/sinat_27652257/article/details/80543604