什麼是超引數？
在看機器學習時，經常碰到乙個叫超引數的引數（hyperparameter），所以到底什麼是超引數？
超引數的定義：在機器學習的上下文中，超引數是在開始學習過程之前設定值的引數，而不是通過訓練得到的引數資料。通常情況下，需要對超引數進行優化，給學習機選擇一組最優超引數，以提高學習的效能和效果。
理解：超引數也是乙個引數，是乙個未知變數，但是它不同於在訓練過程中的引數，它是可以對訓練得到的引數有影響的引數，需要訓練者人工輸入，並作出調整，以便優化訓練模型的效果。
超引數：
定義關於模型的更高層次的概念，如複雜性或學習能力。
不能直接從標準模型培訓過程中的資料中學習，需要預先定義。
可以通過設定不同的值，訓練不同的模型和選擇更好的測試值來決定
超引數的一些示例：
聚類中類的個數
話題模型中話題的數量
模型的學習率
深層神經網路隱藏層數
參考
機器學習中的引數和超引數
模型內部的配置變數，例如 神經網路中的權重w和偏置b，svm中的支援向量，線性回歸或邏輯回歸中的係數 使用資料進行估計 優化演算法 或者學習得到 模型外部設定的變數，例如 神經網路中的學習速率 learning rate 迭代次數 epoch 隱藏層層數 每層的神經元個數 啟用函式的選擇，svm中的...
機器學習中引數和超引數的區別
簡單來說，模型引數就是模型內部的配置變數，可以用資料估計它的值。具體來講，模型引數有以下特徵 1 進行模型 時需要模型引數 2 模型引數值可以定義模型功能 3 模型引數用資料估計或資料學習得到 4 模型引數一般不由實踐者手動設定 5 模型引數通常作為學習模型的一部分儲存 通常使用優化演算法估計模型引...
機器學習之超引數
學習器模型中一般有兩種引數 一種引數是可以從學習中得到 一種無法靠資料裡面得到，只能靠人的經驗來設定，這類引數就叫做超引數 超引數定義 超引數是在開始學習過程之前設定值的引數。相反，其他引數的值通過訓練得出。定義關於模型的更高層次的概念，如複雜性或學習能力。不能直接從標準模型培訓過程中的資料中學習，...