線性模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)和解決問題方面有很大的區(qū)別。

1. 數(shù)據(jù)表示：線性模型通常使用向量來表示輸入和輸出之間的關(guān)系，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則使用更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)（如多層感知器）來表示輸入和輸出之間的關(guān)系。

2. 訓(xùn)練方式：線性模型的訓(xùn)練過程相對(duì)簡(jiǎn)單，可以通過最小二乘法等方法進(jìn)行優(yōu)化。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程則更為復(fù)雜，需要通過反向傳播算法等方法進(jìn)行優(yōu)化。

3. 表達(dá)能力：線性模型的表達(dá)能力相對(duì)較弱，只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可以處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，具有更強(qiáng)的表達(dá)能力。

4. 計(jì)算復(fù)雜度：線性模型的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算復(fù)雜度則相對(duì)較高。

5. 適用場(chǎng)景：線性模型適用于一些簡(jiǎn)單的、線性關(guān)系的數(shù)據(jù)問題，如分類問題中的二元分類問題。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適用于更復(fù)雜的、非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)問題，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別等任務(wù)。