1)、線性和非線性的區別是是否可以用直線將樣本劃分開(這個觀點是對的)
2)、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型
3)、區分是否為線性模型，主要是看乙個乘法式子中自變數x前的係數w,如果w只影響乙個x，那麼此模型為線性模型。或者判斷決策邊界是否是線性的線性模型：因為x1*w1中可以觀察到x1只被乙個w1影響：$$y=\frac}$$
非線性模型：x1不僅僅被引數w1影響，還被w5影響，如果自變數x被兩個以上的引數影響，那麼此模型是非線性的：$$y=\frac}$$**或參考：機器學習中線性模型和非線性的區別
線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型
區分是否為線性模型，主要是看乙個乘法式子中自變數x前的係數w,如果w只影響乙個x，那麼此模型為線性模型。或者判斷決策邊界是否是線性的
$$y=\frac}$$
此模型是非線性模型，觀察到x1不僅僅被引數w1影響，還被w5影響，如果自變數x被兩個以上的引數影響，那麼此模型是非線性的！
4 其實最簡單判別乙個模型是否為線性的，只需要判別決策邊界是否是直線，也就是是否能用一條直線來劃分雖然神經網路的每個節點是乙個logistics模型，但是組合起來就是乙個非線性模型。
此處我們僅僅考慮三層神經網路
第一層的表示式
$$y1=\frac}$$
$$y2=\frac}$$
第二層的表示式
$$z=\frac}$$
將第一層的表示式帶入第二層表示式中，可以觀察到x1變數不僅僅被w1影響還被k2影響，所以此模型不是乙個線性模型，是個非線性模型。
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