首先，我们需要明确超参数和参数的区别。超参数是指在建立模型之前就需要确定的一些值（例如多项式拟合中的最高次数，支持向量机中的核函数）。而参数则是指在确定了超参数之后，通过学习得到的具体数值（例如多项式回归中的系数）。

我们可以将机器学习过程看作是一个表达和优化的过程。在这个过程中，不同的模型具有不同的形式（如线性回归、逻辑回归、支持向量机和树模型）。一旦选择了某个特定的模型（例如逻辑回归），就需要确定如何优化该模型以获得更好的效果，这时就需要使用损失函数。

举个简单的例子，即使使用相同的评分函数，选择不同的损失函数也会导致模型变得不同。

以上内容只是机器学习概念的一部分，若想深入了解，建议查阅更多相关资料或参加相关课程，以进一步探讨这些问题。

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