Почему линеаризация важна в методах оптимизации и машинного обучения?

Линеаризация важна в методах оптимизации и машинного обучения, поскольку позволяет свести общую нелинейную задачу к задаче с линейными ограничениями. moluch.ru

В оптимизации линеаризация даёт возможность применять методы линейного программирования для решения различных задач. moluch.ru При этом полученное решение будет лишь приближением к решению исходной задачи. moluch.ru Однако линеаризацию используют часто, несмотря на то, что в большинстве случаев она даёт грубое приближение. moluch.ru

В машинном обучении линеаризация, например в виде линейной регрессии, помогает моделировать взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. nuancesprog.ru Модель учится на размеченных наборах данных и сопоставляет точки данных с наиболее подходящими линейными функциями, которые можно использовать для прогнозирования новых данных. habr.com

Таким образом, линеаризация упрощает процессы оптимизации и машинного обучения, позволяя использовать более доступные методы решения задач.