Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📍 Объясните разницу между параметрами модели и гиперпараметрами

🔸 Параметры модели
Автоматически настраиваются: Параметры модели определяются в процессе обучения на основе данных.
Внутреннее состояние модели: Они представляют собой внутреннее состояние модели, которое позволяет ей делать прогнозы.
Примеры: веса в нейронных сетях, коэффициенты линейной регрессии, опорные векторы в SVM.

🔸 Гиперпараметры
Задаются вручную: Гиперпараметры устанавливаются до начала обучения и влияют на процесс обучения.
Контроль обучения: Они определяют, как модель будет обучаться, а не то, что она будет предсказывать.
Примеры: скорость обучения в нейронных сетях, количество соседей в KNN, параметры ядра в SVM.

www.tg-me.com/ms/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/796

927 viewsJan 23 at 18:04

📍 Объясните разницу между параметрами модели и гиперпараметрами

🔸 Параметры модели
Автоматически настраиваются: Параметры модели определяются в процессе обучения на основе данных.
Внутреннее состояние модели: Они представляют собой внутреннее состояние модели, которое позволяет ей делать прогнозы.
Примеры: веса в нейронных сетях, коэффициенты линейной регрессии, опорные векторы в SVM.

🔸 Гиперпараметры
Задаются вручную: Гиперпараметры устанавливаются до начала обучения и влияют на процесс обучения.
Контроль обучения: Они определяют, как модель будет обучаться, а не то, что она будет предсказывать.
Примеры: скорость обучения в нейронных сетях, количество соседей в KNN, параметры ядра в SVM.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований