参数（Parameters）在机器学习和统计模型中，是模型内部用于进行预测或分类的可学习变量。参数（Parameters）是模型从训练数据中学习到的知识的具体体现，参数（Parameters）的值在训练过程中通过优化算法（如梯度下降）不断调整，以最小化模型在训练数据上的预测误差（损失函数）。在训练过程中，这些参数通过反向传播算法和梯度下降优化不断调整，以最小化预测误差和实际目标之间的差距。参数的数量直接决定了模型的表达能力和学习容量，而参数的质量则决定了模型在具体任务上的性能表现。
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