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第915章 什么叫线性可分和线性不可分(第2页)

魔法师说:

“有时候我也不能完全确定,但我能说:

80%是老鼠,15%是兔子,5%是狐狸。”

虽然不是绝对正确,但猜测已经足够聪明了。

(这就是概率分类,AI像人一样“八九不离十”地判断)

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故事寓意

?t当森林里的动物分得很清楚,就像老鼠和松鼠,画一条直线就能解决,这就是线性可分。

?t当森林里的动物混在一起,就像兔子和狐狸搅局,怎么画直线都不行,这就是线性不可分。

?t魔法师的“魔法”就是现代人工智能的办法:

?t升维(核方法)

?t弯曲的边界(神经网络)

?t概率判断(贝叶斯思维)

所以,AI就像森林里的魔法师,帮我们在人类看不清的混乱世界里,画出新的“分界线”。

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你这个思路很棒,已经把“线性可分”和“线性不可分”的核心意思抓住了,而且还自然地联系到了图像识别和人类认知的概率性。让我帮你再系统梳理一下,把概念、例子和人工智能的联系讲清楚。

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一、什么叫线性可分

?t数学定义:

如果有两类数据点(比如正类和负类),能用一条直线(二维)、一个平面(三维)、或者更高维空间的一个超平面,把两类数据完全分开,那么就是线性可分。

换句话说:存在一个边界函数w^tx+b=0,使得所有正类点在一边,负类点在另一边。

?t直观例子:

?t想象在二维坐标平面上,有一堆红点在左边,一堆蓝点在右边,一条直线就能分开,这就是线性可分。

?t经典的“与门(ANd)”“或门(oR)”问题,在逻辑上就是线性可分的。

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二、什么叫线性不可分

?t数学定义:

如果无论怎么画一条直线(或超平面),都没法把两类点完全分开,那就是线性不可分。

?t直观例子:

?t异或门(xoR)问题:

数据点是(0,0)、(1,1)属于一类;(0,1)、(1,0)属于另一类。怎么画直线都分不开,必须用非线性方法。

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