1樓：
你對深度學習是有什麼誤解嗎？你以為深度學習是乙個神話嗎，還是乙個咒語嗎？
深度學習是什麼？不就是乙個尋找模型的引數的方法和過程嗎？
線性回歸是什麼？不就是乙個模型嗎？
所以，為什麼不可以呢？太可以了。
2樓：夜星辰
你這問題問的有點奇怪，先是問深度學習可以解決經典機器學習演算法問題嗎又說線性回歸可以用機器學習解決嗎？
須知線性回歸本來就是機器學習演算法，為什麼不能用機器學習解決，我感覺你應該問的是線性回歸能不能用深度學習解決。
線性回歸是個非常簡單的演算法，本來和深度學習沒什麼關係，畢竟太簡單了連根本不需要三層以上的隱藏層來表示。
不過線性回歸確實是能被抽象表示成乙個簡單的神經網路的，但是這個神經網路太過於簡單，以至於不能稱為深度學習。
不管是機器學習也好，深度學習也罷，總的來說大致就是在解決分類和回歸問題，所以經典的機器學習演算法解決的問題，深度學習也能做。
唯一需要注意的是，當你訓練資料非常少的時候不建議使用深度學習，機器學習的效果比深度學習效果好太多。。。
3樓：「已登出」
可以，寫個一兩個全連階層效果差不多。但是容易過擬合。我沒有推過公式但是主觀感覺一兩個全鏈結跟線性回歸應該是一樣原理，你可以推一下看看
4樓：王大力
當然可以的。我不知道你具體的問題是什麼，但如果只是用來得到一系列連續的或者離散的值，深度學習神經網路是可以解決的。而且從某些角度上講，乙個簡單的三層神經網路在對分類的處理上要比lr效果好一些（可以理解為回歸加上乙個啟用函式和閾值限定分布）。
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