「超參數」是指在機器學習和統計建模中，模型的參數在訓練過程之前就已經設定好的值，而不是通過訓練數據自動學習得到的。這些參數通常控制模型的結構或訓練過程，例如學習率、樹的深度、正則化參數等。超參數的選擇對於模型的性能有著重要影響，因此通常需要通過交叉驗證等技術來優化。
在機器學習中，超參數是指在訓練過程之前設定的參數，這些參數影響模型的結構和學習過程。選擇合適的超參數對於模型的性能至關重要。
例句 1：
我們需要調整超參數以提高模型的準確性。
We need to adjust the hyperparameters to improve the model's accuracy.
例句 2：
這個模型的超參數設置非常關鍵。
The hyperparameter settings for this model are crucial.
例句 3：
通過交叉驗證來選擇最佳的超參數。
Use cross-validation to select the best hyperparameters.
模型參數是指在訓練過程中自動學習得到的值，與超參數不同，這些參數是根據訓練數據來更新的。模型參數直接影響預測結果。
例句 1：
模型參數是根據訓練數據自動調整的。
The model parameters are adjusted automatically based on the training data.
例句 2：
理解模型參數與超參數的區別是很重要的。
It's important to understand the difference between model parameters and hyperparameters.
例句 3：
這個模型的參數需要進一步優化。
The parameters of this model need further optimization.
訓練參數是指影響模型訓練過程的設定，包括學習率、批次大小等，這些參數會影響模型的收斂速度和最終性能。
例句 1：
選擇合適的訓練參數對於模型的成功至關重要。
Choosing the right training parameters is crucial for the success of the model.
例句 2：
我們需要調整訓練參數來獲得更好的結果。
We need to adjust the training parameters to achieve better results.
例句 3：
訓練參數的設置會直接影響模型的學習效果。
The settings of the training parameters will directly affect the learning outcome of the model.
配置通常指在系統或應用程序中設置的參數，這些參數可以影響運行的方式。在機器學習中，配置也可以指超參數的設置。
例句 1：
這個模型的配置需要根據數據集進行調整。
The configuration of this model needs to be adjusted based on the dataset.
例句 2：
我們需要檢查系統的配置以確保其正常運行。
We need to check the system configuration to ensure it runs smoothly.
例句 3：
正確的配置有助於提高模型的性能。
Correct configuration helps to improve the performance of the model.