Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之线性模型

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线性模型是机器学习中最基础和常见的模型之一。在线性模型中，预测变量（输入特征）和目标变量（输出）之间的关系被建模为一个线性组合。数学形式可以表示为：

其中：x 是输入特征向量，w 是权重向量，b 是偏置项，y 是模型的输出。

线性回归：线性回归是一种典型的线性模型，用于预测连续的数值型输出。它直接使用线性关系来进行预测，目标是找到一组权重 w 和偏置 b，使得模型的输出尽可能接近真实值。通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，最小化预测值与真实值之间的差异。

逻辑回归：逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习方法。虽然名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上用于分类任务，而不是预测连续值。尽管用于分类任务，但它仍然属于线性模型，因为它的核心也是基于输入特征的线性组合。逻辑回归模型的核心计算部分仍然是一个线性函数：

然而，逻辑回归需要将这个线性组合 z 通过一个 Sigmoid 激活函数 σ(z) 转化为一个概率值（被限制在0到1之间，表示样本属于某一类的概率），以便进行分类，（使用对数损失（log loss）：

当输入值非常大或非常小时，Sigmoid函数会将其压缩到接近 111 或 000 的值，这使得它能够表示一种“激活”或“非激活”的状态。表达式：

当输入值非常大或非常小时，Sigmoid函数会将其压缩到接近 111 或 000 的值，这使得它能够表示一种“激活”或“非激活”的状态。

当x和y的关系非常复杂时使用sigmoid函数来逼近hard sigmoid函数，Hard Sigmoid函数是一种分段线性近似的Sigmoid函数。

1 epoch = see all the batches once

ReLU函数在输入为负时输出为零，而在输入为正时输出为输入本身。非线性，计算简单，缓解梯度消失问题。2个ReLU可以变成一个hard sigmoid，表达式：

ReLU函数的输出要么是 b+wx_1的值，要么是0.

ReLU 或者Sigmoid函数称为 激活函数（activation function）

引入Sigmoid和ReLU等激活函数后，线性模型本身仍然是线性的，但通过在神经网络中使用这些激活函数，模型可以实现非线性映射，从而具备表示非线性关系的能力。

激活函数（如Sigmoid和ReLU）的引入打破了线性模型的局限性。激活函数在神经网络中的作用主要体现在以下几个方面：

非线性映射：激活函数将线性模型的输出经过非线性变换，使得每一层的输出不再是输入的线性组合，而是经过非线性变换后的输出。这种非线性映射允许模型捕捉更复杂的关系。
神经网络的多层结构：通过多层神经网络，每一层的线性组合再加上非线性激活函数，可以将输入数据映射到更高维的空间，从而逐层捕捉数据中的复杂模式。理论上，足够深的网络可以拟合任何复杂的函数关系。（深度学习）

在生物学中，神经元（或神经细胞）是大脑和神经系统的基本单元。每个神经元通过接收来自其他神经元的输入信号（通常是化学或电信号），在达到一定阈值后，产生并传递一个新的信号给下游的神经元。这一过程可以简化为三个步骤：

人工神经元是神经网络的基本构建块，它模拟了生物神经元的上述行为。一个典型的人工神经元模型包括以下几个部分：

激活函数在人工神经元中的作用类似于生物神经元的“激活”机制。具体来说，激活函数的主要功能是：

非线性映射：激活函数将输入的线性组合（加权求和）转化为非线性输出。这使得神经网络能够拟合和表达复杂的非线性关系，这在多层神经网络中尤其重要。
决定输出信号：激活函数决定了人工神经元的输出值，类似于生物神经元的激活和抑制过程。例如，当使用Sigmoid函数时，输出值被限制在0到1之间，类似于神经元是否“发火”的概念；当使用ReLU函数时，负输入直接被抑制为零，只有正输入才会传递到下一层。

Sigmoid神经元：Sigmoid激活函数将输入压缩到0到1之间，可以被看作是神经元的激活概率。它类似于生物神经元的“全或无”法则——如果输入超过某个阈值，神经元激活并输出一个信号（接近1）；否则，输出接近0。
ReLU神经元：ReLU函数在输入为正时直接输出该值，为负时输出0。这类似于生物神经元只对强烈的刺激做出反应，弱刺激（或负值）被忽略。在深度神经网络中，ReLU神经元因其简单且计算效率高而广泛使用。