参数估计是统计学和机器学习中的基础概念，指通过样本数据推断总体未知参数的过程。这些参数可以是概率分布的均值、方差，也可以是机器学习模型中的权重系数。参数估计分为点估计和区间估计两种主要形式：点估计给出参数的具体数值，如样本均值作为总体均值的估计；区间估计则给出参数可能落在一个置信区间内的概率范围。在机器学习领域，最小二乘法、极大似然估计和贝叶斯估计是三种最常用的参数估计方法。
在AI产品开发实践中，参数估计直接影响模型的性能和泛化能力。例如在推荐系统中，用户偏好模型的参数估计准确度决定了推荐内容的相关性；在计算机视觉领域，卷积神经网络滤波器参数的优化过程本质上就是参数估计问题。产品经理需要理解参数估计的基本原理，才能与技术团队有效沟通模型调优需求，评估不同算法方案的实际价值。值得注意的是，现代深度学习模型往往包含数百万甚至数十亿参数，这使得参数估计过程既关键又极具挑战性。