在机器学习的世界里，有两个看似相隔甚远的模型：

很多人以为，前者是“过时的工具”，后者是“现代的魔法”。

神经网络的每一层，都在重复线性回归的基本操作

今天，我们就用一个简单比喻，讲清这场从“直尺”到“关节尺”的智能进化。

📏 一、直尺：线性回归的本质

多元线性回归的公式，你一定见过：

在农业、经济、医学等领域，这把“直尺”曾丈量了整个20世纪的科学进步。

🔗 二、关节尺：神经网络如何“升级”直尺？

神经网络的核心思想极其朴素：

以最简单的两层神经网络为例：

⚖️ 三、关键对比：直尺 vs 关节尺

线性回归 = 最简形态的神经网络。

🧱 四、现代大模型：由无数“直尺”组成的智能骨架

你以为今天的 Transformer 很神秘？ 其实它的核心操作，依然是线性回归的变体：

神经网络没有发明新数学，它只是把

📜 五、历史视角：一场必然的演进

线性回归是那把直尺； 神经网络是那把可弯的关节尺； 而

激活函数，就是那些让尺子能转弯的关节

线性回归 vs 神经网络：从直尺到关节尺的智能进化

神经网络没有抛弃线性回归——它只是把无数把“直尺”用“关节”连了起来。

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机器学习中线性回归与神经网络本质相通：线性回归是单层无激活的神经网络特例，神经网络则是多层线性回归叠加非线性激活的进化形态。从1920年代线性回归到现代千亿参数大模型，AI发展始终遵循"线性+激活"的核心范式，二者并非替代而是继承关系。

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线性回归 vs 神经网络：从直尺到关节尺的智能进化

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