模型中的参数英文解释翻译、模型中的参数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 parameter of model

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

中的英语翻译：

be hit by; fit exactly; hit; suffer
【计】 medium
【化】 meso-
【医】 coup; stroke

参数的英语翻译：

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

专业解析

在机器学习和统计学领域，"模型中的参数"（parameters）指代数学模型中通过数据训练确定的内部变量，用于描述输入特征与输出结果之间的映射关系。以下从汉英词典角度分层解析其核心定义与作用：

数学定义
参数是模型方程中的可调整数值，例如线性回归中的权重系数$w_i$和截距项$b$。以公式表达为： $$ y = w_1x_1 + w_2x_2 + cdots + w_nx_n + b $$ 这些参数通过最小化预测误差（如均方误差）进行优化。
功能分类

权重参数（Weight Parameters）：控制特征对预测结果的影响程度，例如神经网络中神经元连接的强度
偏置参数（Bias Parameters）：调节模型的基准输出水平，确保拟合过程的灵活性
此类划分在《Pattern Recognition and Machine Learning》等权威教材中有系统阐述。

训练机制
参数通过反向传播算法（Backpropagation）或梯度下降法更新，其优化过程可参考斯坦福大学CS229课程材料。例如学习率参数$eta$直接影响参数更新步长： $$ w{new} = w{old} - eta cdot frac{partial L}{partial w} $$
行业应用
在自然语言处理领域，Transformer模型参数可达千亿级别（如GPT-4），这类大规模参数通过注意力机制实现上下文理解，相关技术细节可查阅arXiv预印本论文库。

网络扩展解释

在机器学习和统计学中，模型中的“参数”（Parameters）是模型内部通过学习数据自动调整的变量，用于定义模型的具体行为和预测能力。以下是关键解释：

1.参数的定义

参数是模型训练过程中需要优化的核心变量，例如：

线性回归中的斜率和截距（如公式 $y = w_1x + w_0$ 中的 $w_1$ 和 $w_0$）
神经网络中神经元连接的权重（Weights）和偏置项（Biases）

2.参数的作用

决定模型行为：参数值直接影响输入数据到输出的映射关系。
拟合数据：通过调整参数，模型可以最小化预测误差（如损失函数）。

3.参数 vs 超参数

参数：通过训练数据自动学习（如权重）。
超参数：人工预设且不参与训练（如学习率、网络层数）。

4.参数训练过程

通过优化算法（如梯度下降）迭代更新参数： $$ text{参数更新公式：} w_{t+1} = w_t - eta cdot abla L(w_t) $$ 其中 $eta$ 是学习率（超参数），$ abla L$ 是损失函数的梯度。

5.参数复杂度与过拟合

参数越多，模型越复杂，可能更好拟合数据，但也容易过拟合（如深度神经网络）。
解决方法：正则化（如L1/L2约束参数大小）、交叉验证。

参数是模型的核心组成部分，其优化过程决定了模型的性能。理解参数的作用和调整方法，是构建有效模型的关键。