自從接觸了機器學習後，在很多地方如書籍和文獻中經常會看到有一類引數叫超引數（hyperparameter），其中提超引數最多的地方是在支援向量機（svm）和深度學習（deep learning）中，比如支援向量機中的鬆弛因子：
上式中的c就是鬆弛因子，這個引數在支援向量機中不像引數w那樣，可以通過優化學習得到。還有深度學習中的超引數，如學習率（learning rate），在訓練深度網路時，這個學習率引數需要提前指定，比如最近設為0.09等。
那麼問題來了，到底什麼是超引數（hyperparameter）？在很多教材和文獻中都是預設你理解超引數的定義的。如果不知道超引數的定義的話，有些文獻中的話可能不好理解，比如在機器學習中，尤其是在支援向量機中，為什麼有些文獻要把資料集分割成訓練集，驗證集和測試集，而不是直接分割為訓練集和測試集？只有理解了何謂超引數，才會明白某些文獻中這樣分割的道理。
什麼是超引數呢？先來看一下超引數的學院風定義：在機器學習的上下文中，超引數是在開始學習過程之前設定值的引數，而不是通過訓練得到的引數資料。通常情況下，需要對超引數進行優化，給學習機選擇一組最優超引數，以提高學習的效能和效果。
超引數的通俗定義：超引數也是一種引數，它具有引數的特性，比如未知，也就是它不是乙個已知常量。一種手工可配置的設定，需要為它根據已有或現有的經驗指定「正確」的值，也就是人為為它設定乙個值，它不是通過系統學習得到的。
下面主要看看超引數在機器學習中的定義及示例：
在機器學習的上下文中，超引數是在開始學習過程之前設定值的引數。 相反，其他引數的值通過訓練得出。
超引數：
定義關於模型的更高層次的概念，如複雜性或學習能力。
不能直接從標準模型培訓過程中的資料中學習，需要預先定義。
可以通過設定不同的值，訓練不同的模型和選擇更好的測試值來決定
超引數的一些示例：
樹的數量或樹的深度
矩陣分解中潛在因素的數量
學習率（多種模式）
深層神經網路隱藏層數
k均值聚類中的簇數
何謂超引數？
自從接觸了機器學習後，在很多地方如書籍和文獻中經常會看到有一類引數叫超引數 hyperparameter 其中提超引數最多的地方是在支援向量機 svm 和深度學習 deep learning 中，比如支援向量機中的鬆弛因子 上式中的c就是鬆弛因子，這個引數在支援向量機中不像引數w那樣，可以通過優化學...
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