is a parameter of a prior distribut

is a parameter of a prior distribution; the term is used to distinguish them from parameters of the model for the underlying system under analysis.
For example, if one is using a beta distribution to model the distribution of the parameter p of a Bernoulli distribution, then:

p is a parameter of the underlying system (Bernoulli distribution), and
α and β are parameters of the prior distribution (beta distribution), hence hyperparameters.
One may take a single value for a given hyperparameter, or one can iterate and take a probability distribution on the hyperparameter itself, called a

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นพารามิเตอร์ของการแจกก่อน คำที่ใช้แตกต่างจากพารามิเตอร์ของแบบจำลองสำหรับระบบต้นแบบภายใต้การวิเคราะห์ตัวอย่าง ได้ ใช้การแจกแจงบีตาแบบกระจาย p พารามิเตอร์การกระจาย Bernoulli แล้ว:p คือ พารามิเตอร์ของระบบต้นแบบ (Bernoulli กระจาย), และด้วยกองทัพและβคือ พารามิเตอร์ของการแจกก่อน (การแจกแจงบีตา), ดังนั้น hyperparametersหนึ่งอาจใช้ค่าเพียงค่าเดียวสำหรับ hyperparameter ที่กำหนด หรือสามารถทำซ้ำ และใช้การกระจายความน่าเป็น hyperparameter ตัวเอง เรียกว่าเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นพารามิเตอร์ของการกระจายก่อน; คำที่ใช้ในการแตกต่างจากพารามิเตอร์ของแบบจำลองสำหรับระบบพื้นฐานภายใต้การวิเคราะห์.
ยกตัวอย่างเช่นถ้ามีการใช้การกระจายเบต้ารูปแบบการกระจายของพีพารามิเตอร์ของการกระจาย Bernoulli แล้ว: พีเป็นพารามิเตอร์ที่ ระบบพื้นฐาน (การกระจาย Bernoulli) และαและβพารามิเตอร์ของการกระจายก่อน(การกระจายเบต้า) hyperparameters เพราะฉะนั้น. หนึ่งอาจใช้ค่าเดียวสำหรับ hyperparameter ที่กำหนดหรือหนึ่งสามารถย้ำและใช้การกระจายความน่าจะเป็นใน hyperparameter ตัวเอง, เรียกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นพารามิเตอร์ของการแจกแจงก่อน ; คําที่ใช้เพื่อแยกพวกเขาจากพารามิเตอร์ของแบบจำลองสำหรับระบบพื้นฐานภายใต้การวิเคราะห์ .
ตัวอย่างเช่น หากใช้ เบต้ากระจายรูปแบบการกระจายตัวของค่า P ของการแจกแจงเบอร์นูลีแล้ว :

P เป็นค่าพารามิเตอร์ของระบบพื้นฐาน การแจกแจงเบอร์นูลี ) และ
และαบีตาเป็นพารามิเตอร์ของการแจกแจงก่อน ( การแจกแจงเบต้า ) จึง hyperparameters .
หนึ่งอาจใช้ค่าเดียวสำหรับการ hyperparameter หรือหนึ่งสามารถกล่าวซ้ำและใช้ความน่าจะเป็นใน hyperparameter ตัวเอง เรียกว่า