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  • 什么是 模型参数

    千次阅读 2018-09-26 16:16:42
    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。 具体来讲,模型参数有以下特征: 进行模型预测时需要模型参数模型参数值可以定义模型功能。 模...

    我们在学习神经网络中经常听到大佬们说,超参数调整之类的话。对于小白来说什么叫超参数和普通的参数有什么区别呢。也不好意思问大佬们这些名词到底是啥函数。所以在网上找一下。参考以下网页参数和超参数

    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。

    具体来讲,模型参数有以下特征:

    • 进行模型预测时需要模型参数。

    • 模型参数值可以定义模型功能。

    • 模型参数用数据估计或数据学习得到。

    • 模型参数一般不由实践者手动设置。

    模型参数通常作为学习模型的一部分保存。

    通常使用优化算法估计模型参数,优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。

    模型参数的一些例子包括:

    • 人造神经网络中的权重。

    • 支持向量机中的支持向量。

    • 线性回归或逻辑回归中的系数。

    什么是模型超参数

    模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到。

    具体特征有:

    • 模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。

    • 模型超参数通常由实践者直接指定。

    • 模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。

    • 模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整。

    怎样得到它的最优值:对于给定的问题,我们无法知道模型超参数的最优值。但我们可以使用经验法则来探寻其最优值,或复制用于其他问题的值,也可以通过反复试验的方法。

    模型超参数的一些例子包括:

    • 训练神经网络的学习速率。

    • 支持向量机的C和sigma超参数。

    • k邻域中的k。

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  • 第一次接触这个概念在总结LR和SVM之间的区别的时候,LR是参数模型,SVM是非参数模型。 今天来总结一下参数模型和非参数模型。 一、前言 参数模型(parametric model)和非参数模型(non-parametric model)作为数理...

    第一次接触这个概念是在总结LR和SVM之间的区别的时候,LR是参数模型,SVM是非参数模型

    今天来总结一下参数模型和非参数模型。

    一、前言

    参数模型(parametric model)和非参数模型(non-parametric model)作为数理统计学中的概念,现在也常用于机器学习领域。

    在统计学中,参数模型通常假设总体(样本、数据、随机变量)服从某个分布,这个分布可以由一些参数确定,如正态分布由均值(0)和方差(1)[此时,标准差也为1]确定,在此基础上构建的模型称为参数模型;

    非参数模型对于总体的数据分布不做任何假设,或者说数据分布假设自由,只知道其数据分布式存在的,但是不知道数据的分布形式,更不知道分布的相关参数,只有在给定一些样本的条件下,能够依据非参数统计的方法进行推断。

    所以说,参数模型和非参数模型中的“参数”并不是模型中的参数,而是数据分布的参数。

    从上述的区别中可以看出,问题中有没有参数,并不是参数模型非参数模型的区别。其区别主要在于总体的分布形式是否已知。而为何强调“参数”与“非参数”,主要原因在于参数模型的分布可以有参数直接确定。

    需要注意的是,参数模型它的参数是有限的,可以指定出ww1ww2,…,wwn;非参数模型也并不是没有参数,而是参数的数目很多或者数目不确定。(注意:所谓“多”的标准,就是参数数目大体和样本规模差不多)

    机器学习实际上可以总结为学习一个函数,通过输入变量映射为输出变量,由于这个函数的形式未知,所以需要选择合适的方法来拟合这个函数。

    二、参数模型

    参数机器学习模型由于指定了目标函数的形式,所以可以极大地简化这个学习的过程,但是同样会限制学习的过程。所以参数机器学习模型包括两个部分:

    • 1、选择合适的目标函数的形式。
    • 2、通过训练数据学习目标函数的参数。

    举个线性回归的例子,线性回归作为常见的参数模型,它通过假设输入变量与输出变量之间具有线性关系,然后就可以设置目标函数为 Y = a X + b ,需要做的就是通过合适的方法如最小二乘法来拟合目标函数的参数。

    引用《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中的话来说明参数模型的特点

    • 通过固定大小的参数集(与训练样本数独立)概况数据的学习模型称为参数模型。不管你给一个参数模型多少数据,对于其需要的参数数量都没有影响。

    常见的参数机器学习模型有:

    • 1、逻辑回归(Logistic Regression)
    • 2、线性回归(Linear Regression)
    • 3、感知机(Perceptron)

    参数机器学习算法的优点:

    • 简洁:理论容易理解、结果容易解释
    • 快速:参数模型学习和训练的速度都很快
    • 数据更少:通常不需要大量的数据,在对数据的拟合不很好时表现也不错

    参数机器学习算法的(缺点)局限性:

    • 拘束:以指定的函数形式来指定学习方式
    • 有限的复杂度:通常只能应对简单的问题
    • 拟合度小:实际中通常无法和潜在的目标函数完全吻合,也就是容易出现欠拟合

    三、非参数模型

    非参数机器学习算法对目标函数形式不做过多的假设,因此算法可以通过对训练数据进行拟合而学习出某种形式的函数。

    引用《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中的话来说明非参数模型的特点

    • 当你拥有许多数据而先验知识很少时,非参数学习通常很有用,此时你不需要关注于参数的选取。

    常见的非参数机器学习模型有:

    • 决策树(CART、ID3、C4.5)
    • SVM
    • 朴素贝叶斯
    • 神经网络

    非参数机器学习算法的优点有:

    • 可变性:可以拟合许多不同的函数形式
    • 模型强大:对于目标函数不做假设或者作出很小的假设
    • 表现良好:对于训练样本数据具有良好的拟合性

    非参数机器学习算法的(缺点)局限性:

    • 需要更多数据:对于拟合目标函数需要更多的训练数据
    • 速度慢:因为需要训练跟多的参数,所以训练过程通常比较慢
    • 过拟合:有较高的风险发生过拟合,对于预测的效果解释性不高

    四、总结

    1. 通过对比参数模型和非参数模型的特点,可以得知参数模型对训练数据的大小要求不如非参数模型高,因为参数模型通过对拟合函数(目标函数)进行假设,所以只需要对参数进行拟合即可;而非参数模型由于需要从数据中发掘数据之间关系,所以对数据量要求较高

    2. 通常说到的机器学习的黑盒特性,一般指的就是非参数机器学习模型。因为它不需要做出假设,并且需要拟合很多参数,所以它的解释性就降低了。所以相比而言,参数机器学习模型由于对数据做出了理想的假设,所以得到的模型更加鲁棒,所以解释性也就更高。

    参考

    https://blog.csdn.net/u014482444/article/details/107663940

    https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/94022594

    https://blog.csdn.net/sinat_27652257/article/details/80543604

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  • 什么是参数模型(LR)与非参数模型(SVM)? 在统计学中,参数模型通常假设总体(随机变量)服从某一个分布,该分布由一些参数确定(比如正太分布由均值和方差确定),在此基础上构建的模型称为参数模型;非参数模型...

    什么是参数模型(LR)与非参数模型(SVM)?
    在统计学中,参数模型通常假设总体(随机变量)服从某一个分布,该分布由一些参数确定(比如正太分布由均值和方差确定),在此基础上构建的模型称为参数模型;非参数模型对于总体的分布不做任何假设,只是知道总体是一个随机变量,其分布是存在的(分布中也可能存在参数),但是无法知道其分布的形式,更不知道分布的相关参数,只有在给定一些样本的条件下,能够依据非参数统计的方法进行推断。
    在这里插入图片描述

    链接:https://www.jianshu.com/p/dce9f1af7bc9
    https://blog.csdn.net/taoqick/article/details/102644413
    https://www.deeplearn.me/1854.html

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  • 模型参数和超参数

    2019-09-20 10:32:17
    模型参数和超参数导语首先,我们来看一下“参数”是什么?“参数”和“模型”有什么关系?什么是模型参数?什么是模型超参数?“模型参数”和“模型超参数”二者的联系二者区分总结个人理解w,b参数 导语 机器学习中...

    导语

    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。

    具体来讲,模型参数有以下特征:

    进行模型预测时需要模型参数。

    模型参数值可以定义模型功能。

    模型参数用数据估计或数据学习得到。

    模型参数一般不由实践者手动设置。

    模型参数通常作为学习模型的一部分保存。

    通常使用优化算法估计模型参数,优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。

    模型参数的一些例子包括:

    人造神经网络中的权重。

    支持向量机中的支持向量。

    线性回归或逻辑回归中的系数。

    什么是模型超参数?

    模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到。

    具体特征有:

    模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。

    模型超参数通常由实践者直接指定。

    模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。

    模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整。

    怎样得到它的最优值:对于给定的问题,我们无法知道模型超参数的最优值。但我们可以使用经验法则来探寻其最优值,或复制用于其他问题的值,也可以通过反复试验的方法。

    模型超参数的一些例子包括:

    1. 训练神经网络的学习速率。
    2. 支持向量机的C和sigma超参数。
    3. k邻域中的k。

    “模型参数”和“模型超参数”

    二者的联系

    当针对特定问题调整机器学习算法时,例如在使用网格搜索或随机搜索时,你将调整模型或命令的超参数,以发现一个可以使模型预测最熟练的模型参数。许多模型中重要的参数无法直接从数据中估计得到。例如,在K近邻分类模型中…这种类型的模型参数被称为调整参数,因为没有可用的分析公式来为其计算一个合适的值。

    二者区分

    模型超参数通常被称为模型参数,这种叫法很容易让人产生误解。解决这个问题的一个很好的经验法则如下:如果你必须手动指定一个“模型参数”,那么它可能就是一个模型超参数

    总结

    读完这篇文章可以了解模型参数和模型超参数的明确定义和区别。

    总而言之,模型参数是从数据中自动估计的,而模型超参数是手动设置的,并用于估计模型参数的过程。

    原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Nwd0Dm2_D1eY3n4z_Fw1FA

    个人理解

    w,b参数

    在最小二乘法里,线性回归模型中,w是权重,b是偏置,类似于y=kx+b,k就是调整直线方向的,b就是调整直线左右位置的。

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