1. 参数(parameters)/模型参数 　由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置 2. 超参数(hyperparameters)/算法参数 根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等 ...

超参数：算法运行前需要决定的参数 模型参数：算法运行过程中学习的参数 我们常说的“调参工程师”调试的基本都是超参数，超参数选择的好与坏在一定程度上决定了整个算法的好坏。 就拿KNN算法中的超参数K来说，虽然sklearn中对于KNN算法有默认的K=5，但这仅仅是在经验中得到的较为理想的值 ...

在看机器学习时，经常碰到一个叫超参数的参数（hyperparameter），所以到底什么是超参数？ 超参数的定义：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果 ...

作为机器学习攻城狮（咳咳：调参员），参数和超参数是最最基础的常识。 1、参数（模型根据数据可以自动学习出的变量） 参数指的是模型内部的配置变量(configuration variable)，可通过数据来估计其取值。 从数据中估计或学习得到 通常不被人为设定 常作为最终模型的一部分被保存 ...

什么是超参数 所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数，比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定，不断试错调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型 ...

在神经网络中，有许多超参数需要设置，比如学习率，网络层数，神经元节点数 所谓超参数，就是不需要训练的参数，需要人为设定的参数。 这些超参数对模型的训练和性能都有很大影响，非常重要，那么这些超参数该怎么设定呢？ 一般我们可以根据经验来设定，但是经验毕竟有限，而且也不科学。 验证数据 ...

什么是超参数？ 机器学习模型中一般有两类参数：一类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）---即模型本身的参数。比如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有一类则是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters），需要人为设定 ...

Hyperband算法的伪代码如下: R是单个超参数组合能够分配的最大资源预算,如1个epoch就是1个预算,R=81,就表示81个epoch,smax=4,B=5R=405,当s=4时,初始为81个点,每个点训练1个epoch,然后选择最好的27个点,每个点再训练3个epoch ...