パラメータは制限です。数学では、パラメーターは方程式の定数ですが、パラメーターはもはや数学のためだけのものではありません。現在、どのシステムでも、その操作を定義するパラメーターを持つことができます。クラス討論のパラメータを設定できます。

同様に、最適化手法とは何ですか？古典的な最適化手法は、連続で微分可能な関数の最適解または制約のない最大値または最小値を見つけるのに役立ちます。 ？これらは分析手法であり、最適な解を見つけるために微分計算を利用します。 ？

同様に、パラメータとハイパーパラメータの違いは何ですか？

モデルのハイパーパラメータは、手動で設定および調整する必要がある機械学習の一部であるため、パラメータと呼ばれることがよくあります。基本的に、パラメータは「モデル」が予測などを行うために使用するものです。ハイパーパラメータは、学習プロセスを支援するものです。

チューニングパラメータとは何ですか？

ペナルティパラメーターと呼ばれることもあるチューニングパラメーター（λ）は、リッジ回帰とラッソ回帰のペナルティ項の強度を制御します。これは基本的に収縮量であり、データ値は平均のように中心点に向かって収縮します。