写一个关于机器学习的简短博客文章，其中解释什么是超参数。
在机器学习中，模型的超参数（Hyperparameter）是在模型训练之前设置的，不会被训练过程修改。它们控制了模型的学习过程，例如层数、节点数量、学习率等。超参数的选择可能会影响模型的性能，选择得好能够加快模型的训练并提高模型的性能，选择不好则可能导致模型过拟合或欠拟合。因此，选择合适的超参数是机器学习中一个非常重要的任务。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。