机器学习中的超参数（Hyperparameters）是在训练模型之前设置的参数，它们不是通过训练过程学习到的，而是在训练之前手动选择的。这些超参数可以影响模型的学习速度、性能和复杂度。

以下是一些常见的机器学习超参数及其示例：

1. 学习率（Learning Rate）：学习率是用于控制模型参数更新步长的超参数。较高的学习率可能导致模型在训练过程中震荡，而较低的学习率可能导致训练速度过慢。例如，学习率可以设置为0.01或0.001。

2. 正则化参数（Regularization Parameter）：正则化参数用于控制模型的复杂度，以防止过拟合。例如，L1正则化和L2正则化中的正则化参数可以设置为0.01或0.001。

3. 决策树的最大深度（Max Depth of Decision Trees）：对于决策树算法，最大深度是一个超参数，它控制树的深度。例如，可以设置最大深度为5或10。

4. 支持向量机的核函数（Kernel Function for Support Vector Machines）：对于支持向量机（SVM）算法，核函数是一个超参数，它可以是线性核、多项式核或高斯径向基函数（RBF）核。

这些超参数的选择可以对模型的性能产生重大影响。因此，在训练机器学习模型之前，对超参数进行仔细调整和选择是非常重要的。

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