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在看机器学习时，经常碰到一个叫超参数的参数（hyperparameter），所以到底什么是超参数？
超参数的定义：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，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
理解：超参数也是一个参数，是一个未知变量，但是它不同于在训练过程中的参数，它是可以对训练得到的参数有影响的参数，需要训练者人工输入，并作出调整，以便优化训练模型的效果。
超参数：
1. 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。
2. 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。
3. 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：
1. 聚类中类的个数
2. 话题模型中话题的数量
3. 模型的学习率
4. 深层神经网络隐藏层数
参考：
https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78447839
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