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機器學習中，線性與非線性的區別
2020-06-30
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在機器學習中經常會遇到兩個概念：線性、非線性。今天就讓我們一起來看以下線性與非線性的。

一、一般在線性代數中，線性有以下兩個特征：

齊次性：f(a*x)=a*f(x);

可疊加行：f(x+y)=f(x)+f(y)。

只要不滿足其中一個條件則為非線性

二、機器學習中線性模型和非線性的區別

1、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界必須是直線的，例如logistics模型。

2、區分是否為線性模型，主要是看一個乘法式子中自變量x前的系數w，如果w只影響一個x，那么此模型為線性模型?；蛘吲袛鄾Q策邊界是否是線性的。

3、舉例：

怎樣區分線性和非線性_<a href='/map/xianxingyufeixianxing/' style='color:#000;font-size:inherit;'>線性與非線性</a>的區別（線性分析、線性模型）

此模型畫出y和x是曲線關系，但是它是線性模型，因為x1*w1中可以觀察到x1只被一個w1影響

怎樣區分線性和非線性_<a href='/map/xianxingyufeixianxing/' style='color:#000;font-size:inherit;'>線性與非線性</a>的區別（線性分析、線性模型）

此模型是非線性模型，觀察到x1不僅僅被參數w1影響，還被w5影響，如果自變量x被兩個以上的參數影響，那么此模型是非線性的!

4、判別一個模型是否為線性的最簡單方法，其實只需要判別決策邊界是否是直線就可以，也就是是否能用一條直線來劃分。


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