1. 參數(parameters)/模型參數 　由模型通過學習得到的變量，比如權重和偏置 2. 超參數(hyperparameters)/算法參數 根據經驗進行設定，影響到權重和偏置的大小，比如迭代次數、隱藏層的層數、每層神經元的個數、學習速率等 ...

超參數：算法運行前需要決定的參數 模型參數：算法運行過程中學習的參數 我們常說的“調參工程師”調試的基本都是超參數，超參數選擇的好與壞在一定程度上決定了整個算法的好壞。 就拿KNN算法中的超參數K來說，雖然sklearn中對於KNN算法有默認的K=5，但這僅僅是在經驗中得到的較為理想的值 ...

在看機器學習時，經常碰到一個叫超參數的參數（hyperparameter），所以到底什么是超參數？ 超參數的定義：在機器學習的上下文中，超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果 ...

作為機器學習攻城獅（咳咳：調參員），參數和超參數是最最基礎的常識。 1、參數（模型根據數據可以自動學習出的變量） 參數指的是模型內部的配置變量(configuration variable)，可通過數據來估計其取值。 從數據中估計或學習得到 通常不被人為設定 常作為最終模型的一部分被保存 ...

什么是超參數 所謂超參數，就是機器學習模型里面的框架參數，比如聚類方法里面類的個數，或者話題模型里面話題的個數等等，都稱為超參數。它們跟訓練過程中學習的參數（權重）是不一樣的，通常是手工設定，不斷試錯調整，或者對一系列窮舉出來的參數組合一通枚舉（叫做網格搜索）。深度學習和神經網絡模型 ...

在神經網絡中，有許多超參數需要設置，比如學習率，網絡層數，神經元節點數 所謂超參數，就是不需要訓練的參數，需要人為設定的參數。 這些超參數對模型的訓練和性能都有很大影響，非常重要，那么這些超參數該怎么設定呢？ 一般我們可以根據經驗來設定，但是經驗畢竟有限，而且也不科學。 驗證數據 ...

什么是超參數？ 機器學習模型中一般有兩類參數：一類需要從數據中學習和估計得到，稱為模型參數（Parameter）---即模型本身的參數。比如，線性回歸直線的加權系數（斜率）及其偏差項（截距）都是模型參數。還有一類則是機器學習算法中的調優參數（tuning parameters），需要人為設定 ...

Hyperband算法的偽代碼如下: R是單個超參數組合能夠分配的最大資源預算,如1個epoch就是1個預算,R=81,就表示81個epoch,smax=4,B=5R=405,當s=4時,初始為81個點,每個點訓練1個epoch,然后選擇最好的27個點,每個點再訓練3個epoch ...