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神经网络算法相较于传统机器学习模型在处理复杂非线性关系方面展现出显著优势。传统模型如线性回归和逻辑回归本质上依赖线性假设，即便通过核方法等简单非线性变换，其假设空间仍较为有限，难以有效捕捉复杂的数据关系。而神经网络通过多层非线性变换，能够自动提取数据中的深层特征，从而更高效地拟合复杂的非线性模式。这一特性使神经网络在处理高维、非结构化数据时表现尤为突出，成为现代机器学习中不可或缺的工具。