微分方程中可以不求解，通过学习参数来解决问题，高斯过程非参数贝叶斯机器学习可以用来估计参数，那还有哪些机器学习的算法也可以估计参数呢？
机器学习算法都可以“估计参数”，机器学习无论什么算法，本质上都是通过估计参数渐进地提高算法的准确性。如果你要问有哪些机器学习算法，那么常用的有支持向量机（估计参数是超平面的方程参数）、决策树（估计的参数是分割平面）、神经网络（权重和偏置）、贝叶斯（先验概率）、期望值最大化（期望）等等。