本文介绍: 机器学习模型通常由参数组成。参数是机器学习模型的权重和偏差。机器学习系统通过训练来学习这些参数。训练是指让机器学习系统使用大量的数据来学习如何执行特定的任务。训练完成后，机器学习模型就能够进行推理和预测。推理是指机器学习模型根据已有的知识来推断新的知识。预测是指机器学习模型根据已有的知识来预测未来的事件。因此，机器学习数据后最终保留在机器里的是机器学习模型中的参数。这些参数是机器学习系统能够进行推理和预测的基础。可训练参数是机器学习模型中最关键的部分。可训练参数的值决定了机器学习模型的性能。
机器学习数据后最终保留在机器里的是机器学习模型。机器学习模型是机器学习系统中的核心，它是机器学习系统能够进行推理和预测的基础。
机器学习模型通常由参数组成。参数是机器学习模型的权重和偏差。机器学习系统通过训练来学习这些参数。训练是指让机器学习系统使用大量的数据来学习如何执行特定的任务。
训练完成后，机器学习模型就能够进行推理和预测。推理是指机器学习模型根据已有的知识来推断新的知识。预测是指机器学习模型根据已有的知识来预测未来的事件。
因此，机器学习数据后最终保留在机器里的是机器学习模型中的参数。这些参数是机器学习系统能够进行推理和预测的基础。
具体来说，机器学习模型的参数可以分为两类：
可训练参数是机器学习模型中最关键的部分。可训练参数的值决定了机器学习模型的性能。
不可训练参数通常用于控制机器学习模型的行为。例如，不可训练参数可以用于控制机器学习模型的学习速度或泛化能力。
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