線性模型和非線性模型的主要區(qū)別在于它們對輸入特征之間關(guān)系的建模方式不同。
線性模型的特征之間是線性相關(guān)的，模型的輸出是輸入特征的線性組合。通常用一個超平面來分割不同類別的數(shù)據(jù)。它在特征與目標(biāo)變量之間建立了簡單的線性關(guān)系，對于線性可分的數(shù)據(jù)集有較好的表現(xiàn)。常見的線性模型包括線性回歸、邏輯回歸、Lasso回歸等。
非線性模型則是建模輸入特征之間更為復(fù)雜的非線性關(guān)系，其中一個常用的手段是通過增加交互項(xiàng)來擬合更為復(fù)雜的關(guān)系，如多項(xiàng)式回歸和高斯過程回歸。另外，也可以借助非線性函數(shù)來影響模型的輸出，如sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)等。非線性模型可以更好地擬合非線性可分的數(shù)據(jù)集，如圖像和語音識別等任務(wù)，但是相應(yīng)地也更為復(fù)雜、計(jì)算量更大。
總之，線性模型和非線性模型在特征與目標(biāo)變量之間的建模方式上存在巨大差異，需要根據(jù)具體的任務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征選擇合適的模型。
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