线性回归 vs 非线性回归：解释和应用

线性回归是一种基本的统计学习方法，用于建立输入变量和输出变量之间的线性关系模型。该模型可以用于预测未来的结果和解释变量之间的关系。

非线性回归是一种统计学习方法，用于建立输入变量和输出变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归可以用于解决更复杂的问题，例如预测目标变量与输入变量之间的非线性关系或者模拟一个非线性系统。非线性回归可以使用各种机器学习算法和统计方法来拟合数据。