模型参数是机器学习模型中用于表示模型结构和学习过程中所学习到的知识的一系列数值。在构建和训练模型时，这些参数被用来捕捉数据中的模式和规律。
以下是模型参数的一些关键点：
1. 权重（Weights）：在神经网络等模型中，权重是连接不同神经元之间的系数，它们决定了输入数据如何被转换成输出。
2. 偏置（Biases）：偏置是加在神经元激活函数输入上的常数项，它们帮助调整模型对输入数据的响应。
3. 超参数（Hyperparameters）：与模型参数不同，超参数不是从数据中学习得到的，而是在模型训练之前设置的。例如，神经网络中的学习率、层数、每层的神经元数量等。
4. 训练参数：在训练过程中，模型参数会根据训练数据不断调整，以优化模型性能。
5. 优化：模型参数的优化是机器学习中的一个核心问题，其目的是找到一组参数，使得模型在特定任务上的性能达到最优。
在训练过程中，模型参数会通过梯度下降等优化算法进行调整，以使模型更好地拟合训练数据。一旦模型训练完成，这些参数就可以用于对新数据进行预测或分类。
