model parameter的意思|示意

美 / ˈmɔdəl pəˈræmitə / 英 / ˈmɑdl pəˈræmɪtɚ /

[数] 模型参数

model parameter的用法详解

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英语单词\\"model parameter\\"是机器学习领域非常重要的术语。在机器学习中，模型参数(model parameters)用来描述模型，即模型的形状和特征。

模型参数可以被看作是模型中的变量，它们控制着模型的行为。这些参数确定了模型的预测结果，因此它们在训练和调整模型时很重要。在训练期间，模型参数会被调整以最小化预测结果与真实结果之间的误差。因此，一个好的模型应该具有优良的参数。

在训练模型时，有很多不同的方法可以动态地调整参数。一些机器学习算法，例如神经网络，使用称为反向传播的技术来调整参数。其他算法，例如线性回归，使用梯度下降来更新参数。

总之，理解模型参数的重要性是机器学习的一个基本步骤。通过调整参数，我们可以改善模型的性能，从而更好地预测结果。

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model parameter相关短语

1、 model parameter extraction 模型参数萃取

2、 model parameter estimation 模型参数估值

3、 model parameter calibration 参数率定

4、 numerical model parameter 数值模型参数

5、 Model Parameter Sweep 参数扫描分析

6、 system model parameter 系统模型参数

7、 model parameter estimate 模型参数估计

8、 simulation model parameter estimation 模拟模型参数估计

9、 model parameter fitting 模型参数拟合