线性神经网络 python代码

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线性神经网络是一种基础的神经网络模型，其原理和作用如下：

! q; W5 y+ P; q& T. Z**原理：**
1 |7 ]6 i. M+ [, h- 线性神经网络由一个输入层、一个输出层组成，每个输入特征与输出节点之间有权重连接。
- 输出节点的计算是输入特征与对应权重的线性组合，不包含非线性变换。
- 输出结果是由线性模型预测得出，通常用于回归问题或简单的线性分类。
$ }- |  e! g  E- ^5 X, [3 \4 M& g3 I6 ?; i
( T3 u0 S( c& A+ b: M**作用：**
( q& c) N2 B$ U: p- 线性神经网络适用于解决线性可分或近似线性问题，如简单的回归和分类任务。
- 可用于进行特征提取和降维，通过学习输入特征之间的线性关系来得到新特征表示。
- 在复杂任务中作为基础模型使用，可以用作其他更复杂神经网络模型的一部分，如激活函数的输入层。

虽然线性神经网络简单，但在一些简单问题上仍然具有一定的应用性，同时也为其他更复杂的神经网络模型提供了基础。
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