问用感知器进行线性回归

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如果在感知器上使用线性激活函数，那么本质上是在创建线性回归，其中连接到感知器的权重类似于线性回归模型上的系数。在这种情况下，唯一的区别是你通常会用反向传播来拟合你的感知器，但是对于线性回归模型，你可能会使用OLS。无论是哪种情况，你最终都会得到一系列的系数，在输入变量上以线性的方式乘数，带有一些偏倚项。

当然，这是感知器最基本的用途。感知器的优点是你可以使用非线性激活函数来拟合数据中的非线性，并且你可以将它们叠加在一起形成一个更大的神经网络。