Python:非线性数据 (六十五)

概要

到目前为止，我们处理的都是可以用一条直线进行分类的数据集，但是可以想象，现实世界的情况要复杂的多，这时候神经网络的潜力就充分发挥出来了，在后边我们将会学习如何处理更复杂的数据集，这些数据集需要高度复杂的非线性界线进行分类。

非线性模型

我们回到之前的例子，其中包含了一些无法线性区分的数据，我们无法用直线区分这些红点和蓝点，我们了解了一些解决方案，如果你还记得的话，这种曲线较为可行的，下面我们将学习如何得到该曲线，方法和之前的非常相似，我们依然使用梯度下降。

简而言之，对于这些无法用直线区分的数据，我们将创建一个概率函数，其中蓝色区域的点更可能是蓝色，红色区域的点更可能是红色，这条分界曲线上的点，成为蓝点或红点的概率相同，这些概念和之前一样，只是该函数将不再是一个线性方程，这时候神经网络就派上用场了。

为者常成，行者常至