参数方法,半参数方法,非参数方法
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参数方法，假定概率分布，只来估计少量参数。
半参数方法，对数据分组，每组采用一种概率分布的假设，最后使用混合概率分布。
非参数方法，不需要知道数据的概率分布，只需要假设：相似的输入具有相似的输出。因为我们一般都认为世界的变化时平稳、量变到质变的，因此无论是密度、判别式还是回归函数都应当缓慢地变化。在这样的非参数估计（non-paramitric estimation）中，局部实例对于密度的影响就显得颇为重要，而较远的实例影响则较小。
参数回归是我们最长用的模型。与参数回归相对的非参数回归，这种模型对变量分布等假定并不是很严等，因此可以说扩展了参数回归的应用范围。但是非参数回归的局限性在于，在存在较多的解释变量时，很容易出现所谓的“维度灾难”，像方差的急剧增大等现象。
这类模型包括实例回归，局部加权回归（LOESS）和样条回归。非参数方法一般适用于低维空间（较少的解释变量）。该局部加权回归曲线是利用点附近的点信息，使用的点信息越多，曲线与拟合直线越接近；使用的点信息越少，与散点越吻合。在变量间非线性关联较强的情况下，相比普通回归，通常更稳健一些。
介于参数回归与非参回归之间的就是半参数模型，这种模型结合了前面两种参数模型的诸多优点，例如使用的连接函数、分析形式多样化，而且光滑参数值的确认均可以使用广义交叉验证技术。其应用情景首先是因变量在不符合正态分布时，该模型的结果仍然很稳定，我们可以选择不同的分布形式等。非参数模型的另一个典型应用是可以对具有截尾数据的资料进行生存预测。例如，普通生存分析，并没有很好的解决多解释变量的情况，并且对分布有特定的需求，而且当相关假定违反时，往往会对模型产生很大的影响，半参数生存分析回归模型克服了上述参数法的诸多局限，可以灵活地处理许多未知分布与不服从参数分布类型的资料。
另外，一个比较容易混淆的是广义可加模型（使用连接函数的可加模型），与广义线性模型很相似，主要使用非参估计的方法。
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