超参数

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。 相反，其他参数的值通过训练得出。

超参数：

• 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。
• 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。
• 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定

超参数的一些示例：

• 树的数量或树的深度
• 矩阵分解中潜在因素的数量
• 学习率（多种模式）
• 深层神经网络隐藏层数
• k均值聚类中的簇数