如何区分线性与非线性

首先,你要分清,你有问题的是线性函数与非线性函数,还是线性模型和非线性模型。
我在二刷机器学习的学习视频时,发现我没有理解视频中说的线性模型是什么?

线性函数与非线性函数概念区分

线性函数:是指量与量之间按照比例成直线关系,在数学上可理解为一阶导数是个常数;线性可以认为是一条直线,比如y=wx+b。
非线性函数 :是指量与量之间不按照比例不成直线关系,一阶导数不为常数。非线性可认为是二次以上的曲线,比如y=ax^2 +bx+c,(x^2是x的2次方),即不为直线的即可。
总结: 两个变量之间的关系是一次函数的关系图像是直线,这样的两个变量之间就是“线性关系”如果不是一次函数关系,图像不是直线,就是“非线性关系”。
引申: 线性与非线性,常用于区别函数y = f (x) 对自变量x的依赖关系。

线性模型与非线性模型的区别

根据上面提到的引申,我们在这里讨论一下线性模型与非线性模型的定义,是否为线性模型,主要是看一个function中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x,那么此模型为线性模型。如果是多个w影响一个x,那么此模型就为非线性模型。
例如:

在这里插入图片描述
画出y和x是曲线关系,但是它是线性模型,因为x1*w1中可以观察到x1只被一个w1影响。

在这里插入图片描述
此模型是非线性模型,观察到x1不仅仅被参数w1影响,还被w5影响,如果自变量x被两个以上的参数影响,那么此模型是非线性的!

如何区分线性与非线性_第1张图片
第一层的表达式:

如何区分线性与非线性_第2张图片
第二层的表达式:

在这里插入图片描述
将第一层的表达式带入第二层表达式中,可以观察到x1变量不仅仅被w1影响还被k2影响,所以此模型不是一个线性模型,是个非线性模型。

参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_41797870/article/details/85012811

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