在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，權(quán)重（Weights）是模型參數(shù)的一部分，它們是模型學(xué)習(xí)到的數(shù)值，用于衡量輸入特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度。具體來說，權(quán)重有以下幾點(diǎn)含義：

1. 線性模型：在簡(jiǎn)單的線性模型中，權(quán)重表示輸入特征與輸出之間的線性關(guān)系強(qiáng)度。例如，在回歸模型中，每個(gè)權(quán)重表示對(duì)應(yīng)特征對(duì)預(yù)測(cè)值的貢獻(xiàn)大小。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重是連接各個(gè)神經(jīng)元之間的參數(shù)。每個(gè)權(quán)重都表示前一個(gè)神經(jīng)元的輸出對(duì)當(dāng)前神經(jīng)元輸出的影響程度。網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重通過反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，以最小化預(yù)測(cè)誤差。

3. 重要性：權(quán)重的大小可以反映特征的重要性。權(quán)重較大的特征通常對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果有更大的影響。

4. 訓(xùn)練過程：在訓(xùn)練過程中，模型通過不斷調(diào)整權(quán)重來優(yōu)化性能。這個(gè)過程稱為權(quán)重更新或參數(shù)調(diào)整。

5. 泛化能力：權(quán)重對(duì)模型的泛化能力有重要影響。權(quán)重分布合理、泛化能力強(qiáng)的模型可以更好地處理未見過的數(shù)據(jù)。

權(quán)重是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中不可或缺的組成部分，它們對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能和泛化能力有重要影響。