数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
Microsoft Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装学
法学参数和超参数的区别
参数和超参数是机器学习领域中经常使用的两个概念，但含义不同。为了创建和改进机器学习模型，理解这两个概念之间的区别至关重要。在这篇博文中，我们将解释参数和超参数，它们的区别以及它们如何在机器学习模型中使用。
什么是参数？
在机器学习中，参数是在模型训练过程中学习到的变量。这些变量会影响模型根据输入数据做出的预测。换句话说，参数是在训练过程中调整以拟合数据的模型系数。线性回归模型中的参数示例包括截距和斜率系数。
什么是超参数？
超参数是在模型训练之前设置的变量。这些变量会影响模型学习参数的方式以及训练算法的行为。换句话说，超参数是我们用来调整模型行为的旋钮。线性回归模型中的超参数示例包括正则化强度和学习率。
Explore our latest online courses and learn new skills at your own pace. Enroll and become a certified expert to boost your career.
参数和超参数的区别
参数 |
超参数 |
|---|---|
在训练期间由模型学习 |
在训练前应已设定。 |
确定模型如何使用输入数据生成预测。 |
确定训练算法的行为。 |
线性回归模型中的斜率和截距系数是示例。 |
线性回归模型中的学习率和正则化强度是示例。 |
在训练过程中进行调整以拟合数据 |
在训练前调整模型参数以优化性能。 |
目标是找到这些变量的最佳值。 |
目标是找到这些变量的最佳值以最大化模型性能。 |
表格中显示了参数和超参数之间的一些重要区别，例如时间、范围和设置优化。
参数和超参数如何在机器学习模型中使用？
参数和超参数用于训练和改进机器学习模型。使用参数和超参数时，常见的机器学习模型通常表现出以下行为：
设置超参数 − 在训练模型之前，首先将超参数设置为某些值。这些值可以通过反复试验、以往经验或直觉来选择。
训练模型 − 在训练阶段，模型根据输入数据调整参数，以减少预测输出与实际结果之间的误差。
优化超参数 − 模型训练完成后，可以通过调整超参数来提高模型的性能。通常，这是通过使用验证集来运行模型并调整超参数，直到模型达到令人满意的性能。
测试模型 − 然后使用测试集评估模型的性能。这使用学习到的参数和优化的超参数来完成。
结论
总之，参数和超参数是机器学习中两个重要的概念，它们扮演着不同但同样重要的角色。参数是在训练过程中由模型学习的变量，它们决定模型如何根据输入数据生成预测。超参数是在训练模型之前设置的变量，它们决定训练算法的行为。这些元素共同作用来训练和改进机器学习模型。理解参数和超参数之间的区别，可以帮助你更好地开发和调整机器学习模型，以获得更好的性能。
浏览量：271
