神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能變形得到線性/廣義線性模型，貝葉斯分類不是廣義線性模型

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)中，不同的模型可以從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形中得到。以下是對選項(xiàng)的分析：

A: 邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸可以看作是一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即沒有隱藏層）并使用sigmoid激活函數(shù)。因此，邏輯回歸是可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形得到的模型。

B: 線性回歸（Linear Regression）
線性回歸也可以被視為一個(gè)沒有隱藏層且沒有激活函數(shù)（或使用恒等函數(shù)作為激活函數(shù)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，線性回歸也是可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形得到的模型。

C: 貝葉斯分類（Bayes Net）
貝葉斯分類是一種基于概率的分類方法，通常不通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。雖然可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行類似的分類任務(wù)，但貝葉斯分類本身并不是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形得到的模型。

D: 非線性回歸（Nonlinear Regression）
非線性回歸可以通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即包含隱藏層和非線性激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來實(shí)現(xiàn)。因此，非線性回歸是可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形得到的模型。

綜上所述，正確答案是A: 邏輯回歸（Logistic Regression）、B: 線性回歸（Linear Regression）和D: 非線性回歸（Nonlinear Regression）。