型和非线性模型区别
1、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型
2、区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量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。或者判断决策边界是否是线性的
3、举例
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
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！
4、其实最简单判别一个模型是否为线性的，只需要判别决策边界是否是直线，也就是是否能用一条直线来划分
神经网络是非线性
虽然神经网络的每个节点是一个logistics模型，但是组合起来就是一个非线性模型。
此处我们仅仅考虑三层神经网络
第一层的表达式
第二层的表达式
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。
转自：https://blog.csdn.net/weixin_41797870/article/details/85012811