机器学习填坑:你知道模型参数和超参数之间的区别吗?

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虽然它不是1:1的比例,不过这尊18.5英尺的《质量效应3》收割者舰船仍然是这款EA巨制的最佳成人版周边模型。

打桩船模型?以下中国本网带来关于打桩船模型的简介,相关内容供以参考。

据悉,这款模型限量生产1000套,所以非常稀有,玩家可通过BioWare商店预订,售价350美元。

采砂船模型 挖泥船疏浚船模型 打捞船模型 打桩船模型 起重船模型 搅拌船模型
布缆船模型 吹泥船模型 工程驳模型 铺管驳模型 下水驳模型 甲板驳模型
叉装船模型 抛石船模型 铺排船模型 钻爆船模型 自航驳模型 链斗式挖泥船模型
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从事包括游轮游艇模型,货运船舶模型,船用机械模型、海工产品模型,礼品模型,投标设计模型、动态机械模型等各类模型的设计制作及销售。
模型是按照实物尺寸与您制定比例缩小或放大制作而成的高仿真的产品,特点:能解决了实物的昂贵,不易运输,容易损坏,精密等特点。

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模型一般可制作批量成礼品,以馈赠给客户,或者制作单个用于展示,演示给客户等。模型一般分为静态展示模型和多好媒体展示模型,如车库一般采用PLC控制系统,能有效地控制各个车位的存取车过程,如汽车演示模型用多媒体模拟系统能有效地展示各部位连动效果。教学模型采用局部剖面模型结构更能直观体现各个部位。

图片来自Bruce Guenter,保留部分权利

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翻译 | AI科技大本营(rgznai100)

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参与 | 姜沂,焦燕

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导语

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机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同,而模型超参数常被称为模型参数,这样,很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义,并进行了对比,指出了二者本质上的区别:模型参数是模型内部的配置变量,可以用数据估计模型参数的值;模型超参数是模型外部的配置,必须手动设置参数的值。

我们在做研究的时候,会碰到很多术语。有时,在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如,统计学、经济学中经常使用的“模型参数”和“模型超参数”,在机器学习中也同样存在。

机器学习领域中的“模型参数”“模型超参数”在作用、来源等方面都有所不同,初学者如果对二者没有明确的认识,学习起来往往会比较吃力,尤其是那些来自统计学和经济学领域的初学者们。

为了让大家在应用机器学习时,对“参数模型”和“超参数模型”有一个清晰的界定,在这篇文章中,我们将具体讨论这两个术语。

首先,我们来看一下“参数”是什么?

参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分,是机器学习算法的关键。

统计学中的“参数”:

在统计学中,你可以假设一个变量的分布,比如高斯分布。高斯分布的两个参数分别是平均值(μ)和标准差(sigma)。这在机器学习中是有效的,其中这些参数可以用数据估计得到并用作预测模型的一部分。

编程中的“参数”:

编程中可以将参数传递给函数。在这种情况下,参数是一个函数参数,可以有一个值范围。在机器学习中,您正在使用的具体模型就是函数,需要参数才能对新数据进行预测。

“参数”和“模型”有什么关系?

根据经典的机器学习文献,可以将模型看作假设,而参数是根据特定的数据集对假设进行的具体调整。

模型是否具有固定或可变数量的参数,决定了模型是“参数”模型或“非参”模型。

什么是模型参数?

简单来说,模型参数就是模型内部的配置变量,可以用数据估计它的值。

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