資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
Microsoft Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝學
法學引數和超引數的區別
引數和超引數是機器學習領域中經常使用的兩個概念，但含義不同。為了建立和改進機器學習模型，理解這兩個概念之間的區別至關重要。在這篇博文中，我們將解釋引數和超引數，它們的區別以及它們如何在機器學習模型中使用。
什麼是引數？
在機器學習中，引數是在模型訓練過程中學習到的變數。這些變數會影響模型根據輸入資料做出的預測。換句話說，引數是在訓練過程中調整以擬合數據的模型係數。線性迴歸模型中的引數示例包括截距和斜率係數。
什麼是超引數？
超引數是在模型訓練之前設定的變數。這些變數會影響模型學習引數的方式以及訓練演算法的行為。換句話說，超引數是我們用來調整模型行為的旋鈕。線性迴歸模型中的超引數示例包括正則化強度和學習率。
引數和超引數的區別
引數 |
超引數 |
|---|---|
在訓練期間由模型學習 |
在訓練前應已設定。 |
確定模型如何使用輸入資料生成預測。 |
確定訓練演算法的行為。 |
線性迴歸模型中的斜率和截距係數是示例。 |
線性迴歸模型中的學習率和正則化強度是示例。 |
在訓練過程中進行調整以擬合數據 |
在訓練前調整模型引數以最佳化效能。 |
目標是找到這些變數的最佳值。 |
目標是找到這些變數的最佳值以最大化模型效能。 |
表格中顯示了引數和超引數之間的一些重要區別，例如時間、範圍和設定最佳化。
引數和超引數如何在機器學習模型中使用？
引數和超引數用於訓練和改進機器學習模型。使用引數和超引數時，常見的機器學習模型通常表現出以下行為：
設定超引數 − 在訓練模型之前，首先將超引數設定為某些值。這些值可以透過反覆試驗、以往經驗或直覺來選擇。
訓練模型 − 在訓練階段，模型根據輸入資料調整引數，以減少預測輸出與實際結果之間的誤差。
最佳化超引數 − 模型訓練完成後，可以透過調整超引數來提高模型的效能。通常，這是透過使用驗證集來執行模型並調整超引數，直到模型達到令人滿意的效能。
測試模型 − 然後使用測試集評估模型的效能。這使用學習到的引數和最佳化的超引數來完成。
結論
總之，引數和超引數是機器學習中兩個重要的概念，它們扮演著不同但同樣重要的角色。引數是在訓練過程中由模型學習的變數，它們決定模型如何根據輸入資料生成預測。超引數是在訓練模型之前設定的變數，它們決定訓練演算法的行為。這些元素共同作用來訓練和改進機器學習模型。理解引數和超引數之間的區別，可以幫助你更好地開發和調整機器學習模型，以獲得更好的效能。
瀏覽量：271
