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什么叫线性可分和线性不可分，例如一个数据，只要数据画出散点，就是在坐标轴上画了很多点，两类事物，只要有不同，通过数据分类，那么他们的这些点一定有个边界，那么就可以画出一条线把他们分开，这就是线性可分。但如果是一幅图，例如一只猫，你判断它是狗还是猫，你需要找特征，但它有各种姿势，也就是数据不全，本来就没办法数字化，例如什么是耳朵，什么是鼻子，眼睛看都得劲，别说数字化了，猫还分很多种，耳朵有大小，有的还挡住了，那没有看到耳朵，是不是就不是猫，这就很难讲了，所以根本无法在一幅图里找出所有特征，为就是无法完全数字化，也就更难用比对的方法画出各种特征点，其实现实世界都是这样，我们人可能根据一个爪子就可以猜到是个猫或狗，当然他肯定不是马的蹄子，所谓人也是靠猜，不可能拿到所有数据，也就是说人也是靠概率。那么人工智能也可以这么干。就是百分之八十是猫，百分之10是狗，还有百分之是不知道是不是猴子，所以就猜是猫。我觉得就是反复推敲，去除不必要的特征数据，例如长了个肉球，没了个眼睛。在数据不全的情况下，如果我们提取了大量的猫的图片，掌握了大量的特征，那么就可以猜了。总比不知道好，我觉得这就是非线性，解决线性不可分问题，哈哈。
好，那我用一个童话故事，把“线性可分”和“线性不可分”讲得更形象。
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童话故事：森林里的分界线
很久很久以前，在一片大森林里，住着两群小动物：
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小老鼠家族，它们喜欢在森林的左边活动。
?t一群是
小松鼠家族，它们喜欢在森林的右边活动。
每天，老猎人都会从高高的山上往下看，他发现：
啊，原来只要在森林中间画一条直线，左边全是老鼠，右边全是松鼠！
这样一来，哪怕老猎人只看到动物的一点点影子，也能凭那条直线猜出是老鼠还是松鼠。
这就是
线性可分
——用一条线就能把两类小动物分开。
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可是，森林越来越热闹了，来了两种新的小动物：
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小兔子：有的喜欢跟老鼠混在一起，有的却爱跑到松鼠那边找坚果。
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小狐狸：有时躲在老鼠堆里，有时又跑去松鼠窝偷吃。
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