기계 학습의 매개 변수와 매우 매개 변수

A. 모델 파라미터 (매개 변수)

1. 예를 들어, 내부 모델 구성 변수 : 신경망의 가중치 w 바이어스 B, 로지스틱 회귀의 선형 회귀 SVM 지원 벡터 계수;
2. 추정 데이터를 사용 (최적화) 또는 배운;

II. 슈퍼 모델 매개 변수 (하이퍼 매개 변수)

1. 가변 외측 모델 세트, 예를 들어 신경 네트워크의 속도, 학습 반복 회수, 숨겨진 레이어의 개수, ,, C 시그마 SVM, K 중 K 가까운 이웃의 각 신경 요소의 수;
2. 모델 매개 변수는 직접 사람에 의해 설정, 학습 과정에서 변경 모델 매개 변수를 추정하는 검색 알고리즘을 선택하지 않습니다.