非参数学习算法是一类机器学习技术，用于处理新数据集而不需要为该数据集设定特定参数。它们采用非参数模型进行学习，这种模型没有用于对数据的限定，因此可以更好地利用数据。此外，它们也可以处理非结构化的数据，而参数学习算法只能处理结构化的数据。
非参数学习算法的主要特征在于，它们不依赖于特定的参数，而是在一个模型空间内搜索解决方案。它们通常可以自动检测数据中的模式，从而得出对新数据的判断。例如，回归分析可以自动检测出数据中的模式，而无需设定特定参数。这使得非参数学习算法非常适用于处理新的和复杂的数据集。
此外，非参数学习算法还可以从一个全局视角检测数据集中的模式，而不仅仅停留在确定学习参数的局部范围。这使得它们在处理高维数据时更加有效，因为可以从多个角度考虑问题，有助于从多种低维表示恢复全局模式。
总而言之，非参数学习算法为机器学习技术提供了更广泛的灵活性，可以处理结构化和非结构化数据，以及高维数据。不仅如此，它们还能解决许多机器学习问题，例如分类、回归和聚类等。
