参数在机器学习中的重要性

机器学习模型中的参数分为两类：普参（参数）和超参（超参数）。为了训练出性能最佳的模型，我们通常会按照一定的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这些数据集之间相互独立且具有相同的分布。训练集用于寻找最优的普参，使模型达到最佳效果；验证集用于寻找最优的超参，同样是为了提升模型的表现；测试集用于评估模型的泛化能力，这一阶段既不会调整普参，也不会调整超参。

一、参数定义

普参：指的是那些可以通过机器学习算法自动学习到的参数。每一次训练迭代后，普参都会进行调整，使模型逐步趋向于更好的效果。例如，深度神经网络中的权重和偏置都是普参，而这些参数的数量通常非常庞大。

超参：指的是那些不能通过机器学习算法自动学习到的参数。如果在训练集中学习超参，可能会导致模型过拟合。超参需要人工设定，也可以通过嵌套学习过程来确定，即利用一个机器学习算法的学习结果作为另一个算法的超参。每次更改超参时，都需要重新训练模型，重新寻找最优的普参。

二、参数示例

普参：在线性回归中，系数和偏置是普参。例如，公式 y = wx + b 中的 w 和 b 就是普参。在深度神经网络中，权重和偏置也是普参，例如 Y = WX + B 中的 W 和 B。

超参：在线性回归中，多项式的次数是超参，例如 y = wx^2 + b 中的 2。在线性回归的损失函数中，权重衰减系数也是一个超参，例如 J(w) = MSE + λw，其中 λ 是超参。在深度神经网络中，超参包括学习率、批量大小、迭代次数、网络层数、每层的神经元数量、正则化惩罚项和动量系数等。在 KNN 算法中，K 值是一个超参；在 K-Means 算法中，K 值也是一个超参；在支持向量机 SVM 中，sigma 和 gamma 也是超参。

三、参数选择

普参：在训练过程中，超参固定不变，使用训练集，通过损失函数（如最大似然估计、平方误差和交叉熵等），结合优化方法（如梯度下降法），寻找最优的普参。

超参：使用验证集，通过搜索算法（如网格搜索、随机搜索、启发式搜索等）寻找最优的超参。这些算法可以帮助我们快速找到合适的超参组合。

参数搜索流程如下：

1. 将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
2. 定义模型结构、损失函数和优化方法；
3. 使用训练集训练模型，寻找最优的普参；
4. 使用验证集寻找最优的超参；
5. 最后，用测试集评估模型的泛化能力，此时超参和普参均已固定。

以上是对原文的改写，希望对你有所帮助。