 דזשענערייט אַ ביישפּיל פֿאַר דעם באַגריף פון היפּערפּאַראַמעטער טונינג.
היפּערפּאַראַמעטער טונינג איז דער פּראָצעס פון דערגייונג די בעסטער סעטטינגס פֿאַר די מאָדעל, אַלאַוינג עס צו לערנען געזונט פון די דאַטן און דורכפירן בעסער אין דערגייונג אַ לייזונג צו דעם באַזונדער פּראָבלעם. פֿאַר בייַשפּיל, רעכן מיר נוצן אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם גערופן די ק-ניראַסט חבר (ק-נן) צו קלאַסיפיצירן צי פּאַטיענץ וואָס האָבן אַנדערגאָן עטלעכע מעדיציניש טעסץ האָבן אַ באַזונדער קרענק, באזירט אויף זייער פּראָבע רעזולטאַטן. איינער פון די הויפּט פּאַראַמעטערס פון די ק-נן אַלגערידאַם איז די נומער k, וואָס רעפּראַזענץ די נומער פון די ניראַסט שכנים וואָס די אַלגערידאַם באַטראַכט ווען איר מאַכן פֿאָרויסזאָגן. סאַפּאָוזאַדלי, געפֿינען די אָפּטימאַל ק איז וויטאַל אין דערגרייכן אַ פּינטלעך מאָדעל. ווען פּערפאָרמינג היפּערפּאַראַמעטער טונינג, אַ מאָדעלער וואָלט עקספּערימענט מיט פאַרשידענע וואַלועס פון ק צו זען אַ קייט פון סעטטינגס, אַזאַ ווי ק = 1, ק = 5, און ק = 10. זיי וואָלט דעמאָלט אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די אַלגערידאַם, טיפּיקלי דורך אַ מאָס ווי אַקיעראַסי, פֿאַר יעדער פון די וואַלועס פון ק. אַמאָל די מאָדעלער דיטערמאַנז די בעסטער ווערט פון k, זיי וואָלט שטעלן אַז ק ווערט ווי די לעצט היפּערפּאַראַמעטער באַשטעטיקן און נוצן די מאָדעל מיט די ניי אָפּטימיזעד ווערט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף ומבאַמערקט דאַטן.