在數學中，參數通常是指一個函數 (Funtion) 或模型 (Model) 中的某個固定值，這個值可以影響函數或模型的輸出結果。我們可以把參數想像成函數或模型的「調節器」，可以根據需要進行調整，以便得到不同的輸出結果。例如，我們可以把參數比作一台調音台，它有很多旋鈕可以調節各種音頻效果，比如音量、音色、均衡等。通過調節這些旋鈕，我們可以得到不同的音響效果，以適應不同的音樂和場合。
學習過程被不斷調整
在機器學習中，模型需要調整自己的參數，就像廚師需要調整自己的材料和烹飪調方法一樣，以便更好地學會烹飪烹飪美食。不同的參數組合就像不同的材料和烹飪調方法組合，它們可以影響模型的學習效果和預測能力，就像不同的材料和烹飪調方法會影響廚師的烹飪技巧和口味一樣。
不斷地調整參數，模型學會可以逐步學會如何烹飪調美食，就像廚師可以通過不斷地實踐和調整材料和烹飪調方法，最終掌握通過烹飪技巧一樣。當模型學會瞭如何烹飪調美食時，就可以根據輸入的數據預測食物的味道和味道，就像廚師可以根據自己的經驗預測食物的味道和味道一樣。
明白了基本概念後，讓我們再用專業用語講解：
參數是用來描述函數(Funtion)或模型(Model)中的某個固定值的變量(Variable)，它可以影響函數或模型的輸出結果，就像調音台和烹飪調美食中的設置一樣，通過調節參數，我們可以獲得不同的輸出結果，以適應不同的數據和問題。
應用例子
在這個描述樹高的函數中，數字「20」是一個參數：
h(year) = 20 × year
我們可以改變這個參數！
例如：另一棵樹的生長速率是每年30公分，那麼它的函數就是 h(year) = 30 × year
我們甚至可以更加通用地寫出來：
h(age, rate) = rate × age
