超参数

超参数在机器学习算法中占据关键地位，对于微调模型以实现最佳性能来说必不可少。与其他参数不同，超参数并非从数据中学习得到，而是由数据科学家或研究人员在训练过程开始之前预先设定。在本文中，我们将深入探讨超参数的概念、其重要性，以及它们是如何影响机器学习模型的。

超参数是一种配置决策，它决定了机器学习算法如何从数据中获取知识。它们由用户指定，并且在整个训练过程中保持不变。常见的超参数示例包括学习率、神经网络中的隐藏层数、随机森林中的决策树数量，以及线性回归中的正则化参数。