能不能用简明的语言解释什么是非参数（nonparametric）模型？
先说说它对比的那类——参数模型。
参数模型就像是个有固定模板的模具。你知道你要做一个什么形状的东西，比如一个圆柱体。你就拿一个圆柱体模具，然后往里面灌水泥。这模具的“圆”和“柱”就是它的“参数”。你只要把水泥的量（数据的数量）和水泥的密度（数据的分布特性，比如是不是正态分布）告诉模具，它就能帮你做出一个圆柱体。
这种模型的好处是，如果你的数据真的非常符合那个模具的形状，那它会非常高效，而且你很容易理解这个模具（模型）是怎么工作的。比如，你用线性回归预测房价，你就假设房价和面积是线性关系，这个“线性”就是模型的参数（斜率和截距）。你只要估计出这两个参数，就能预测了。
但问题是，现实世界的数据，哪有那么乖巧，总是符合一套固定的“模具”？
很多时候，数据可能是弯弯绕绕的，形状很难用简单的数学公式就能概括。你非要用一个圆柱体模具去套一个长方体的数据，那结果肯定是不准的。或者，你根本不知道这个数据到底是什么形状，就像你拿到一坨泥巴，不知道最后要捏成什么？
这时候，非参数模型就派上用场了。
非参数模型，就像我刚才说的那个不爱被规矩束缚的聪明人。他拿到数据，不会先给你规定好一个模型框架。他更像是“见招拆招”，根据你给的数据本身来“长出”一个模型来。
你可以理解为，它更注重数据的“局部特性”和“关系”，而不是一股脑地去套用一个全局的、预设好的数学函数。
具体来说，它有几种“不按常理出牌”的方式：
不假设数据的分布形状： 参数模型经常会假设数据服从某种分布，比如正态分布。但非参数模型就说了：“我管你什么分布，你数据是什么样，我就怎么来。” 它不预先对数据的内在规律做任何强假设。
模型的复杂度会随着数据增加而增加： 参数模型一旦确定了它的参数数量，它就一直是这个复杂度。而非参数模型，你给的数据越多，它的模型“学习”到的细节就越多，模型本身的“灵活性”或者说“复杂度”也会相应地增加，它能抓住更细微的模式。
更灵活，能拟合复杂的关系： 因为不被预设的框架束缚，非参数模型可以捕捉到数据中非常复杂、非线性的关系，甚至是一些不规则的模式。
举几个例子，你就更明白了：
1. K近邻（KNN）： 这个模型非常直观。你想预测一个新数据点的类别，它就去找跟这个新数据点“最像”的K个老数据点，然后看这K个老数据点大多数是什么类别，就给新数据点也归为那个类别。你看，它有没有什么“斜率”、“截距”的参数？没有。它只是根据“距离远近”这个关系来做判断，这个“距离远近”的计算方式，也算是一种局部规则，而不是一个全局的数学公式。
2. 决策树/随机森林/梯度提升树（比如XGBoost、LightGBM）： 它们一层一层地把数据进行划分，每一次划分都基于数据本身的特征来找一个“最佳分割点”。这种划分的过程，就像是在数据中“生长”出一条条决策路径。最终形成的“树”，其结构和复杂程度完全取决于数据本身，而不是预先设定的。
3. 核密度估计（KDE）： 你想知道数据的概率密度函数长什么样？它不是让你填一个“高斯分布”的参数，而是用一些“核函数”（比如一个小的“山包”）在每个数据点上“堆叠”起来，然后把这些“山包”加起来，形成一个平滑的概率密度曲线。这个曲线的形状，完全是由你的数据点的位置和数量决定的。
4. 支持向量机（SVM）用核技巧： SVM本身可以看作一个参数模型（在高维空间映射后），但它厉害的地方在于可以通过“核函数”来避免显式地计算高维空间中的映射。这个核函数本身就是一种计算相似度的技巧，使得模型能够“理解”数据在高维空间中的复杂关系，而无需事先知道这个映射的具体形式。
那非参数模型有没有缺点呢？
当然有。既然这么灵活，那也有它的“代价”：
需要更多的数据： 因为它没有预设的框架来指导学习，它需要更多的数据来“看清楚”数据的真实样子，才能构建出可靠的模型。用更少的数据去拟合复杂的关系，很容易过拟合（就像一个人看了几张猫的照片，就以为所有的动物都长那样，看到狗也说是猫）。
计算量可能更大： 有些非参数模型在训练或预测时，需要对大量数据进行比较或计算，所以计算成本可能比参数模型高。
模型解释性可能稍弱： 参数模型，比如线性回归，你一看系数就知道哪个变量影响大，很好解释。非参数模型，尤其是像决策树集合那种，解释起来可能就没那么直接，需要通过可视化或其他方式去理解。
总结一下，用一句更形象的话说：
参数模型 是让你根据“蓝图”（预设模型）来盖房子。
非参数模型 是让你拿到材料（数据），然后根据材料本身的特性，甚至是一点点地“生长”出房子来。
所以，当你手头的数据不那么“乖”，或者你根本不确定数据背后的规律是什么样子的时候，非参数模型就是你的好帮手。它就像一个经验丰富的工匠，不需要图纸，也能根据木头本身的纹理和质地，雕刻出精美的作品。
网友意见
抽象一点说，参数模型映射成的是几何模型，对应的是几何形变。
非参数模型映射成的是拓扑模型，对应的是拓扑空间极其变换。
在统计学中，其假设是数据分布。
非参数（Nonparametric models）模型对应着一个单词 rank.
rank 有两种翻译， 排序。
秩。
秩是一个很奇特的翻译。
rank 翻译成秩而不是序从拓扑上来说是有很大区别的。
非参数模型最有名的是RSR模型。
上面中写的整个模型其实是基于非参数模型的。
秩和比法（Rank-sum ratio，简称RSR法），是我国学者、原中国预防医学科学院田凤调教授于1988年提出的，集古典参数统计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法，它不仅适用于四格表资料的综合评价，也适用于行×列表资料的综合评价，同时也适用于计量资料和分类资料的综合评价。
编秩是RSR法中最核心也是最容易理解的步骤。
编秩针对每一列的评价指标，编出被评价对象在该指标中的排秩。不管是高优指标还是低优指标，秩次越大表示该指标越优，如果两个被评价对象的评分相等，取平均秩。
其基本思想是在一个 n 行（n 评价对象）m列（m个评价指标、属性、维度）矩阵中，通过秩转换，获得无量纲的统计量RSR，以RSR值对评价对象的优劣进行排序或分档排序。在综合评价中，秩和比的值能够包含所有评价指标的信息，显示出这些评价指标的综合水平，RSR值越大表明综合评价越优。
优点
计算简单，除了名字比较拗口外，很容易手算，适合没有数学基础的计算。因为 RSR 只使用了数据的相对大小关系，而不真正运用数值本身，所以此方法综合性强，可以显示微小变动，对离群值不敏感；能够对各个评价对象进行排序分档，找出优劣，是做比较，找关系的有效手段；能够找出评价指标是否有独立性。
缺点
通过秩替代原始指标值，会损失部分信息；不容易对各个指标进行恰当的编秩。不适合有着大量维度的综合评价体系，这样会导致结果严重失真。
1、编秩：
秩英文为rank，最初意思为排序的意思。秩序——是两种不同的表达，秩是一个正向指标，序是一个负向指标。比如：某个学生考了第一名，某个学生考了100名，这个就是序，它是一个负向指标，数值越小越牛逼。秩刚好相反，秩次的数值越大越厉害，是正向指标。秩是矩阵中的一个专有名词。翻译过来的时候有点拗口。
编秩通常是用整秩法。按照从劣到优的顺序进行排名。最差的排名为1，如果有10个评价对象，最好的秩次为10。如果出现相同的排名，如1到10都是相同的排名，则取平均数，全部为5.5。其计算过程为1+2+……+9+10=55，最后除以总数10。
上面是一个例子。
上面是一个表格，每一列代表具体的意义，这个数值是典型的参数模型，具有明确的含义的。
编秩后就转化成了彻底意义上的非参数模型。
比如上面的就是非参数模型了。
最最简单的描述
知乎上天天说谁比谁牛逼，谁比谁垃圾，某某很坏，这种排序性的结论，就是非参数模型。
综合评价给出优劣的比较的，就是非参数模型。
参数类模型是可以转化成非参数类模型的。
反之则不成立，会有信息的丢失，除非补充必要的信息。
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