请教关于定向与超参数的关系
来源：4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
林冰8680460
2022-04-12
老师好。我不是工程师，我是从事信息流广告投放的。学习这个课程，主要是想从另一个角度了解自己日常使用的工具。
广告投放前，我们需要 出价，设置定向。 然后跑数据，等系统过学习期。
我有两个疑问
1、出价及定向，算是超参数吗？它也需要在系统算法开始学习之前人为设置。
2、出价，能直接影响到展示量规模，它能影响模型的学习速度吗？
门外汉，希望老师不会嫌烦。谢谢
1回答
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liuyubobobo
2022-04-12
如果不是工程师的话，可能学习这个课程不是特别合适。如果购买课程时间还不是特别长，可以联系慕课网，看是否能够退课。因为你关心的很多问题很有可能是从业务的角度出发的问题，这些问题对应的概念，和从技术的角度看，对应的概念会有所不同，或者有可能从技术的角度去看，其实并不能帮助你更深刻的理解业务。
回答你的问题：
1）是的。只要是在算法之前人为设置的参数，就叫超参数。
2）我不是很了解你说的这个领域，这里的关键是，你所说的“学习速度”，到底指什么。
通常，当我们在计算机领域说“速度”的时候，是指“性能”，比如完成整个算法的时间；但在机器学习领域，还有一个概念，叫“学习率”，学习率是指：每次向最优解的方向前进的“步长”。可以简单地理解成：学习率和算法完成整个计算的“轮次”有关。（很多机器学习算法是一轮一轮逐渐优化最终得到结果的，这一点课程后续会介绍，在 kNN 算法中没有体现。）
但学习率和性能之间不一定成正相关的关系。有可能算法完成计算的“轮次”少，但是每一轮的计算时间都很长，所以总时间也很长；也有可能算法完成计算的“轮次”多，但每一轮计算都很快，算法的总时间也很快。
但整体，如果我们只关注算法的整体性能的话，在绝大多数情况下，是和算法相关的，和所选择的超参数无关。（但也并不绝对。）
具体你说的例子，我理解是“出价”和“规模”之间呈魔种数学模型的关系。你想问的是：选择不同的“出价”，会不会导致算法计算出“规模”的性能不同。
套到上面我的论述中，就是，有非常多不同的数学模型（算法），可以构建出“出价”和“规模”之间的关系。影响性能的最重要的因素，是选择的“数学模型”的不同，而非选择的“出价”的具体数值的不同。
继续加油！：）
032022-04-12
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