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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系的建模方式不同。
線性模型的特征之間是線性相關的，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)。它在特征與目標變量之間建立了簡單的線性關系，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雜的非線性關系，其中一個常用的手段是通過增加交互項來擬合更為復雜的關系，如多項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，但是相應地也更為復雜、計算量更大。
總之，線性模型和非線性模型在特征與目標變量之間的建模方式上存在巨大差異，需要根據(jù)具體的任務需求和數(shù)據(jù)特征選擇合適的模型。
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多元線性回歸模型原理
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