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2020-06-05   阅读量: 775

机器学习

模型中参数与超参数的区别

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参数:是模型内部的配置变量,在机器学习中生成的。

超参数:超参数是在机器学习前由用户基于以往的经验填入的实体,它不能通过机器学习自动生成,而必须由外部进行指定。

例如逻辑回归,假设y=ax+b,其中x是输入数据,通过sigmoid函数变换,模型的输出值为0或1。 对于任意给定的数据X,模型都会返回一个a和b与之匹配,其中的a和b就是模型的参数。由于模型的输出值是0或1,因此,决定模型何时输出为1,何时输出为0,需要外部设置一个阈值,这个阈值(threshold)即为模型的超参数。 对于模型的参数,是通过在训练模型或者机器学习中生成的,而超参数是需要外部设置,可以用过学习曲线或者网格搜索等方法进行调节,以使模型表现最佳。

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