Параметр (ад стар.-грэч.: παρά «каля» і стар.-грэч.: μέτρον «мера») — велічыня, якая характарызуе стан або істотную ўласцівасць сістэмы, прадмета, устройства, з’явы або працэсу^[1][2].

У больш вузкіх значэннях вядомы ў многіх дысцыплінах, напрыклад у матэматыцы, праграмаванні, статыстыцы, машынным навучанні.

У матэматыцы параметр разглядаецца як нязменная ў пэўным кантэксце велічыня, якая ўплывае на характар або значэнне матэматычнага аб’екту. Паняцце параметра цесна звязана і падобна да паняцця зменнай, пры гэтым адрозненне паміж імі можа залежаць ад кантэксту. Напрыклад, зменнымі могуць называцца тыя велічыні, што змяняюцца цягам аднаго эксперыменту, а параметрамі тыя, што фіксуюцца ў адным эксперыменце, але могуць мець розныя значэнні ў розных эксперыментах^[3].

Часта параметры ўжываюцца для запісу функцый. Напрыклад, адвольная квадратычная функцыя мае выгляд

${\displaystyle f(x)=ax2+bx+c,}$

дзе ${\displaystyle x}$ завецца зменнай (аргументам функцыі), а велічыні ${\displaystyle a}$, ${\displaystyle b}$ і ${\displaystyle c}$ — параметры, якія ўплываюць на характар функцыі. Кожны ўнікальны набор параметраў задае новую квадратычную функцыю^[3].

Раўнанне, запісанае з дапамогай параметраў, завецца параметрычным раўнаннем^[en][4].

У праграмаванні параметрам завецца зменная, якая выкарыстоўваецца ўнутры функцыі^[en] як лакальная^[en] і значэнне якой можа быць перададзена туды звонку. Сам выраз, які перадаецца ў функцыю, называецца аргументам. Першапачаткова параметр прымае значэнне перададзенага аргумента^[5][6]. Розніцу паміж параметрам і аргументам можна прадэманстраваць наступным прыкладам на мове праграмавання Python:

def example_function(parameter):
  print(parameter)

argument = "hello world"
example_function(argument)

У прыкладзе вышэй параметр — зменная з назвай «parameter», аргумент — зменная «argument».

Выкарыстанне параметраў — пажаданы спосаб перадачы інфармацыі паміж часткамі праграмы (у адрозненне ад глабальных зменных^[en]), бо яны дапамагаюць унікнуць сітуацыі, калі значэнні зменных унутры функцыі нечакана мадыфікуюцца іншымі элеменатмі кода^[6].

У статыстыцы параметрам называецца значэнне, якое апісвае генеральную сукупнасць (усю даследуемую групу людзей, жывёл, аб’ектаў і г.д.) Прыклады статыстычных параметраў: сярэдняе, медыяна, прапорцыя. Блізкім паводле значэння паняццем ёсць статыстыка^[en], якая апісвае ўласцівасць выбаркі з генеральнай сукупнасці^[7]. Наступная табліца дэманструе розніцу паміж параметрам і статыстыкай:

Як правіла, генеральная сукупнасць занадта вялікая для таго, каб можна было падлічыць дакладныя значэнні параметраў, таму яны застаюцца невядомымі. Значэнні статыстык, падлічаныя на выбарцы з генеральнай сукупнасці, выкарыстоўваюцца як набліжэнні для параметраў^[7].

У машынным навучанні параметрамі называюцца ўнутраныя зменныя мадэлі, аптымальныя значэнні якіх падбіраюцца ў працэсе навучання. Прыклады параметраў: каэфіцыенты лінейнай рэгрэсіі, вагі нейронных сетак^[en], каардынаты цэнтроідаў у кластарызацыі^[en] метадам k-сярэдніх^[en][8].

Таксама існуе такое паняцце як гіперпараметр^[en]. У адрозненне ад звычайных параметраў, гіперпараметры выкарыстоўваюцца для кантролю над працэсам навучання і іх значэнні могуць задавацца ўручную. Прыклады гіперпараметраў: тэмп навучання^[en], велічыня рэгулярызацыі^[en], колькасць цэнтроідаў у кластарызацыі метадам k-сярэдніх. Аптымальныя значэнні як параметраў, так і гіперпараметраў загадзя невядомыя. Для знаходжання аптымальных значэнняў гіперпараметраў выкарыстоўваюцца адмысловыя алгарытмы^[en] іх аптымізацыі: пошук на сетцы, выпадковы пошук, баесаўская аптымізацыя^[en] і іншыя^[8].