自由连接链是一种在机器学习中用来建立模型的方法。它是一种无向的图形结构，由节点和边组成。节点代表变量或特征，边代表变量之间的关系。在自由连接链模型中，节点之间的连接没有预定义的限制，因此可以与其他变量任意连接。
这种自由度使得模型可以适应各种类型的数据，包括连续型、分类型和混合型数据。同时，自由连接链模型也具有较好的可解释性和可解释性。通过对节点和边的分析，我们可以更好地理解模型的特性和预测结果的基础。
键长z固定，键角不固定，内旋转自由的理想化的模型。由n个键组成的“自由连接链”的末端距应该是各个键长的矢量和。
