深入解析：逻辑回归与神经网络：本质联系与核心区别

---

文章目录

• • 1. 从逻辑回归出发：机器学习的基础构建块
  • • 1.1 核心机制：线性变换与非线性激活
    • 1.2 决策边界与局限性
  • 2. 神经网络：从“原子”到“网络”的进化
  • • 2.1 基本构建单元：神经元
    • 2.2 从单层到多层：解除非线性问题的关键
  • 3. 训练过程的对比：共同的数学基础
  • • 3.1 损失函数的设计
    • 3.2 参数优化：梯度下降与反向传播
  • 4. 本质联系：神经网络的“原子”单位
  • 5. 实际应用中的选择考量
  • • 5.1 逻辑回归的适用场景
    • 5.2 神经网络的适用场景
  • 结论：理解深度学习的“第一性原理”

---

1. 从逻辑回归出发：机器学习的基础构建块

逻辑回归作为机器学习中最经典的算法之一，表面上是应对二分类问题的利器，实则揭示了神经网络的基本工作原理。逻辑回归的目标是解决二元分类问题，例如根据肿瘤大小判断恶性良性，或根据邮件内容判断是否为垃圾邮件。

1.1 核心机制：线性变换与非线性激活

逻辑回归的核心处理流程分为两个关键步骤：

1. 线性加权求和：接收输入特征$x_1,x_2,...,x_n$，计算 $z=w_1{x}_1+w_2{x}_2$