Почему в алгоритмах машинного обучения важны нелинейные преобразования?

Нелинейные преобразования важны в алгоритмах машинного обучения по нескольким причинам:

• Работа с данными, которые нельзя линейно разделить. dzen.ru В реальном мире почти все данные распределены случайным образом, что затрудняет линейное разделение. dzen.ru Нелинейные преобразования позволяют преобразовать данные из исходного пространства в пространство признаков более высокого измерения, чтобы классы можно было разделить линейно. dzen.ru
• Сглаживание неравномерного распределения признаков. www.osp.ru Например, при анализе текстов количество словоупотреблений чаще всего равно нулю или небольшой величине, но для некоторых документов определённые слова могут встречаться очень часто. www.osp.ru Чтобы сгладить неравномерное распределение числа слов, можно рассмотреть логарифм от первоначальной величины, который уменьшает слишком большие значения признака. www.osp.ru
• Поиск скрытых закономерностей в данных. repo.ssau.ru Нелинейные преобразования используются для обнаружения скрытых закономерностей при анализе данных на основе вычисления значений функции принадлежности к классам по каждому признаку. repo.ssau.ru