参数是什么意思？
参数是什么意思
参数与超参数参数通常表示为学习算法所训练的模型各变量的权重。参数是由学习算法根据训练数据直接拟合而成的。学习的目标是找到这样的参数值，使模型在一定意义上达到最优。接下来具体说说
手机各种参数什么意思你都了解吗，看完再不用担心多花冤枉钱
智能手机五花八门，现在几乎每个月都会有新机发布，而每一款手机也都有自己的卖点，有宣传处理器、有宣传拍照的、还有宣传续航的，但是有时候他们总会以一些参数名词方式出现，就让我们消费者很是郁闷，今天转姐就来帮大家理清一下，记得收藏，全是干货。
处理器
作为手机的核心部件，这是最重要的一环，往往一些主打性价比的手机经常会拿这一点当作宣传的噱头，现在的处理器有高通的骁龙、联发科的天玑、苹果的A系列、华为的海思麒麟和三星的猎户座，一般情况来说，同一品牌处理器数值越大的，代表最新的，也是性能最强的，为啥苹果保值啊，处理器太强了，领先两代，以至于两年前的iPhone11在转转上还能卖2000多，这就是实力啊，处理器这一块大家可以看下图，按照这个顺序来选机型。
屏幕
屏幕主要分为LCD和OLED屏幕两种，高端产品都是用的OLED屏幕，色彩丰富，而且功能多样，大家如果对屏幕有极致的渴望，那就选三星旗舰手机就可以了，每年三星的旗舰机都代表了当年较好的手机屏幕，没有之一。
高刷这个东西越高越好，现在的90Hz算是起步了，120Hz标配，看他有没有诚意了就是，这东西成本差不太多。
影像
现在手机的一个重要卖点，这个东西很虚拟，比如很多厂家宣扬一亿像素，但是很多像素大几千的都比它拍的好，而且1200万的苹果也吊打很多安卓机。
其实如果你是拍照党，首先要注意的就是传感器，传感器越大，接收光线越多，成像更加丰富，这就是所谓的“大底”，不用非要追求一个亿像素，一般你都用不到一亿像素的拍摄，要那东西干嘛呢，浪费内存。
内存
这东西预算够就是买大不买小，当然你如果就打算用个一年半载，6G+128G或者8G+128G足足够了，因为如果内存满了，你的手机会非常卡顿，但是现在手机又是生活中不可或缺的工具，拍照、聊天、传文件很容易就占满空间，有些还不好清理，所以说，这个东西就看你手机的使用效率，用得多还经常拍照传文件就可大了买就是了，如果只是平常刷刷视频聊聊天，128G就可以。
续航
电池容量是不可忽视的一环，但是不要只看电池容量，苹果虽然是小电池，但是A系列处理器和IOS系统的优越性，使苹果手机功耗很低，一般来说的话安卓手机低于4000mAh的不要买，苹果手机低于2700mAh的不要买，要不然你就随时准备移动电源吧。
光模块贴的标签上，写的参数是什么意思？
当我们买到光模块后，在安装时有时候需要查看光模块的参数，这样才能更好的了解兼容性，有时候遇到不同品牌的参数，所代表的含义都不一样，所以给大家讲解一下几款主流的光模块标签参数，方便大家以后一看就懂，不需要在查找资料或者看说明书翻阅。
华为光模块标签
华为10G光模块
最主要的参数靠前行 XFP -STM64-LX-SM1310
XFP 封装类型- STM64 接口标准- LX 长距离传输 - SM1310 单模1310nm波长
第二行参数 10GBSE-LR
10GBSE 传输速率10Gb/s-千兆光口长距离
第三行的参数 1310nm 10KM SMF就是对靠前二行的解释，在上面已经包含了就不多做解释了。
从上面对华为光模块的参数解释，大家基本都知道了最主要的参数信息就是 封装类型（ XFP、SFP、GBIC、GBIC ），传输距离（SX短距离 LX长距离 LH超长距离），传输模式（SMF单模 ， MMF多模） 这几个重要的参数，有数字的参数我相信大家看一眼就会明白是什么意思了。
其它品牌光模块标签
FP-LX-SM：SFP 封装模式， LX 长距离10KM， SM single mode单模
1000Base LX 千兆光口长距离，1310nm波长，10KM距离，SFP封装格式
For Netgear :品牌 美国网件
Made In China :产地 中国
与机器学习 相关的术语定义：参数、超参数、参数模型、非参数模型
参数与超参数
参数通常表示为学习算法所训练的模型各变量的权重 。参数是由学习算法根据训练数据直接拟合而成的。学习的目标是找到这样的参数值，使模型在一定意义上达到最优。比如，线性回归方程中的y=w*+b中的w和b，在这个方程中，x是模型的输入，y是输出（预测），模型是否具有固定或可变数量的参数决定了它是“参数化”还是“非参数化”的。模型参数的一些示例如下。
- 人工神经网络中的权重。
- 支持向量机中的支持向量。
- 线性回归或逻辑回归中的系数。
超参数则是学习算法或管道的输入 ，会影响模型的性能，但不属于训练数据，不能从训练数据中学习。例如，决策树学习算法中的树的最大深度，支持向量机中的误分类的惩罚系数，k-最近邻算法中的k，以及降维算法中的目标维度等都属于超参数的范畴。模型的超参数通常又被称为模型的外部参数，模型超参数的一些示例如下。
- 训练神经网络的学习率。
- 支持向量机的C和sigma超参数。
- k -最近邻算法中的 k 。
对于初学者来说，经常会将模型超参数与模型参数混淆，这里提供一个简单的判断方法： 如果一个参数是从业者必须手动指定的，那么它可能就是模型超参数 。
参数模型、非参数模型、k-最近邻算法
前面定义的数据、特征、参数等概念都是学习的组成部分，学习的本质是找到一个输入到输出之间的映射，这里的映射通常用模型来表示，学习就是要训练出最优模型，训练的过程通常被称为拟合，模型拟合本身是一个优化问题，所以我们需要指定一个要优化的目标函数（也被称作损失函数）。在定义目标函数之前，需要设计模型框架，设计模型框架要考虑的因素之一是选择参数化或非参数化的方法。
参数化方法，即参数模型的假设是，数据分布具有一定的函数形式，数据由固定数量的参数的分布生成。此时模型的拟合即为分布的估计，也就是指定或选择模型的参数 ，使得该分布模型可以最佳地拟合观测到的数据。
非参数化方法，即非参数模型的假设是参数的数量可以动态变化。在一些方法中，每一个数据点都可以看作一个参数，最常用的非参数化方法之一是 k -最近邻（ k -Nearest Neighbors，KNN）算法，其思想是，根据特征空间中距离X最近的数据样本所对应的响应值来估计特征向量X的响应变量的值。
k -最近邻算法是最基础的监督学习方法之一，在互联网行业中被广泛应用于推荐系统。 非参数化方法的缺点是，数据维度越大数据空间就越稀疏，每次预测的时候都需要对局部观测值进行计算，不能像参数模型那样通过训练集来概括观测到的模式，接下来介绍的极大似然估计主要针对的是参数模型。
在统计学领域，包含概率论和数理统计两大主题，极大似然估计是数理统计的核心环节，也是ML的核心概念。
内容摘自《MLOps实践：机器学习从开发到生产》。
网友评论1：不错，终于有机器学习生产化工程当面的书了，mlops讲的很详细，有操作性，对实践很有参考和帮助。
以上就是参数是什么意思？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！
