在机器学习和深度学习的领域中，经常会遇到“参数”和“超参数”这两个术语。对于初学者来说，这两个概念可能会引起一些混淆。本文将带深入了解这两个概念的含义、它们在模型中的作用以及如何区分它们。
在机器学习和深度学习中，模型通过参数来定义。训练模型的过程实际上就是寻找最佳参数，以便将输入特征（自变量）映射到标签或目标（因变量）。在这个过程中，超参数起到了关键作用。
模型参数是模型内部的配置变量，它们从训练数据中学习得到。例如，在线性回归模型中的独立变量的权重或系数、支持向量机（SVM）中的权重和偏差、神经网络中的权重和偏差，以及聚类算法中的聚类中心点。
可以通过简单线性回归的例子来理解模型参数。简单线性回归线的方程为：y = mx + c。在这里，x是自变量，y是因变量，m是线的斜率，c是线的截距。参数m和c通过拟合数据并最小化均方根误差（RMSE）来计算。
模型参数的关键点包括：
以下是一个Python示例，展示了超参数和参数之间的交互：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成一些样本数据
X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
# 超参数
test_size = 0.2
learning_rate = 0.01
max_iter = 100
# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size)
# 定义并训练模型
model = LogisticRegression(max_iter=max_iter)
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
在这个代码中：
超参数是由用户明确定义的参数，用于控制学习过程。
模型超参数的关键点包括：
超参数在训练开始前设置，并指导学习算法调整参数。例如，学习率（一个超参数）决定了每次模型权重更新时，根据估计误差调整模型参数的程度。
一些常见的超参数示例包括：
| 方面 | 模型参数 | 超参数 |
|---|---|---|
| 定义 | 模型内部的配置变量。 | 用户定义的参数，用于控制学习过程。 |
| 角色 | 对预测至关重要。 | 对模型优化至关重要。 |
| 设置时间 | 在模型训练期间估计。 | 在训练开始前设置。 |
| 位置 | 模型内部。 | 模型外部。 |
| 由谁确定 | 由模型自身从数据中学习。 | 由工程师/实践者手动设置。 |
| 依赖性 | 依赖于训练数据集。 | 独立于数据集。 |
| 估计方法 | 由优化算法估计，如梯度下降。 | 由超参数调优方法估计。 |
| 影响 | 决定模型在未见数据上的性能。 | 通过指导参数学习影响模型的质量。 |
| 示例 | ANN中的权重，线性回归中的系数。 | 学习率，训练轮数，KNN中的K。 |