Las variables internas de configuración modelo, por ejemplo: en los pesos de la red neural w y el sesgo B, SVM coeficientes de vectores de soporte de la regresión lineal de una regresión logística;
Utilizar los datos para estimar (optimización) o el aprendidas;
II. Súper parámetros del modelo (Hyper-parámetros)
Variable modelo conjunto exterior, por ejemplo: velocidad de las redes neuronales de aprendizaje, el número de iteraciones, el número de capas ocultas, el número de cada elemento neural de C ,, SVM y sigma, k vecinos más cercanos de K;
Los parámetros del modelo no va a cambiar en el proceso de aprendizaje, establecido por la persona directamente o seleccionar un algoritmo de búsqueda para la estimación de los parámetros del modelo.
