group lasso定义
https://blog.csdn.net/hestendelin/article/details/101546489
怎样区分线性和非线性_线性与非线性的区别（线性分析、线性模型）
1.http://www.elecfans.com/d/654034.html
怎样区分线性和非线性
1、线性linear，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；
非线性non-linear则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。
2、线性的可以认为是1次曲线，比如y=ax+b，即成一条直线
非线性的可以认为是2次以上的曲线，比如y=ax^2+bx+c，（x^2是x的2次方），即不为直线的即可。
3、两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，这样的两个变量之间的关系就是“线性关系”；
如果不是一次函数关系的——图象不是直线，就是“非线性关系。
4、“线性”与“非线性”，常用于区别函数y=f（x）对自变量x的依赖关系。线性函数即一次函数，其图像为一条直线。其它函数则为非线性函数，其图像不是直线。
线性，指量与量之间按比例、成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；而非线性则指不按比例、不成直线的关系，代表不规则的运动和突变。
比如，普通的电阻是线性元件，电阻R两端的电压U，与流过的电流I，呈线性关系，即R=U/I，R是一个定数。二极管的正向特性，就是一个典型的非线性关系，二极管两端的电压u，与流过的电流i不是一个固定的比值，即二极管的正向电阻值，是随不同的工作点（u、i）而不同的。
5、在数学上，线性关系是指自变量x与因变量yo之间可以表示成y=ax+b，（a，b为常数），即说x与y之间成线性关系。
不能表示成y=ax+b，（a，b为常数），即非线性关系，非线性关系可以是二次，三次等函数关系，也可能是没有关系。
线性模型和非线性模型的区别
误区
1、线性和非线性的区别是是否可以用直线将样本划分开（这个观点是对的）
2、和同学讨论到logistics模型是线性还是非线性的，很难理解！（logistics模型是广义线性模型）
3、区分一下回归和分类问题，线性模型是可以用来曲线拟合（回归）的，但是线性模型模型的分类一定是一条直线的，例如logistics模型。
线性模型和非线性模型区别
1、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型
2、区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前的系数w，如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。或者判断决策边界是否是线性的
3、举例
画出y和x是曲线关系，但是它是线性模型，因为x1*w1中可以观察到x1只被一个w1影响
此模型是非线性模型，观察到x1不仅仅被参数w1影响，还被w5影响，如果自变量x被两个以上的参数影响，那么此模型是非线性的！
4、其实最简单判别一个模型是否为线性的，只需要判别决策边界是否是直线，也就是是否能用一条直线来划分
神经网络是非线性
虽然神经网络的每个节点是一个logistics模型，但是组合起来就是一个非线性模型。
2.https://blog.csdn.net/li528405176/article/details/84141082
3.
4.https://blog.csdn.net/Armily/article/details/8452879
关于线性SVM以及非线性SVM的问题
5.https://blog.csdn.net/ningyanggege/article/details/81352463?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-0&spm=1001.2101.3001.4242
svm之非线性部分总结
