简单分类器是不是就所向披靡呢？
并不是。简单分类器（特指单个简单分类器），只能处理一部分问题。
这里就要引入一个经典问题了：异或问题，怎么处理？
就是这个玩意儿。你能用一条直线，将绿色的圆圈，和红色的圆圈分开吗？只要小小的尝试一下，就会发现不能。这也是1969年时，人工智能之父马文明斯基在其著作中，证明了感知机（虽然跟分类器还不太一样，但道理差不多）本质上是一个线性模型，其连最基本的异或问题都无法解决。这也使得当时的AI科学家们一下对感知机（神经网络的雏形）失去了兴趣。
在那段历史里，似乎折腾这些现在看起来比较简单的东西，都是以十年记进展的。
1）1943年，神经科学家麦卡洛克和数学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，文中提出了MCP模型；
2）1958年，计算机科学家罗森布拉特提出了两层神经元构建的网络，命名为感知机；
3）1969年，人工智能之父，马文明斯基在其著作中提出感知机本质上就是个线性模型；
4）1986年，神经网络之父辛顿提出了适用于多层感知机MLP的BP算法，并在层与层之间的传播过程中引入了 Sigmoid函数，为神经网络引入了非线性，改良了单层感知机无法解决异或问题的缺陷；
是不是很神奇？1943年就提出了基本模型，到了1986年才因为计算机的计算能力提升+BP算法（反向传播算法）大幅降低计算量，使得神经网络这种复杂度的算法进入了AI科学家的视野。而且，深度学习算法在大赛中脱颖而出，也进一步推动了其的兴起。
我们现在看起来挺简单的东西，是因为有人已经把大桥造好了，我们走在桥上。但是对于当年摸着石头过河的、连拐杖都是木头做的科学家来说，真心是不容易。而且，学术界往往是这样，一个方向有强有力的潜力的时候，大家都会蜂拥而上，而被“判了死刑”的方向，如被AI大神（人工智能之父）的马明斯基直接否决掉认为是线性模型的方向，就容易再也没人碰了。明知道是条“死胡同”，再走下去，论文咋写？博士学位还要不要了？当前的学术界也不就是这样？方向选错了，就是错了。
那么，怎么去规避这个问题呢？
一种方法是用多个分类器进行联合分类，如下图：
这个时候，相当于用两条直线扩起了一个空间，这个空间里的是绿色，空间外的是红色。
还有个办法，就是不能用直线来分割空间，而是用非线性的方式。引入多层感知机/神经网络，就能够很好的解决这个问题。
顺便提一嘴，虽然线性回归之类的算法，看起来就是拿线性方式在拟合样本，但实际上也可以通过一些技巧实现非线性的实现。这个我在这里就不扩展说了，大家感兴趣的话可以去看看吴恩达的机器学习视频（虽然我并不推荐将其作为学习的首选，但是在讲到这些应用时，大师就是大师，一个基本的算法能够玩的炉火纯青）。
毛虫和瓢虫，就讲到这里啦。简单分类器能够解决一些问题，但是相比起神经网络来，还是差的有点远。所以，后面，将会针对神经网络进行讲解。
感兴趣的话，就关注吧。不能保证天天都写人工智能相关的知识心得，也会聊聊心理学、哲学，或者其他的科学。也会写些不相干的随笔，但会尽量坚持，希望能给行走在黑暗中探索道路的伙伴们，带来一丝光明。
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