tensorflow框架 线性回归与非线性回归的区别？

线性回归与非线性回归的区别？

线性回归模型和非线性回归模型的区别是：线性意味着每个变量的指数为1，而非线性意味着至少一个变量的指数不是1。

可以通过索引来判断。

线性回归模型是一种统计分析方法，它使用数理统计中的回归分析来确定两个或多个变量之间的定量关系。它被广泛使用。它的表达式是y=w”xe，E是误差服从均值0的正态分布。线性回归模型是一种回归分析方法，它利用称为线性回归方程的最小二乘函数来模拟一个或多个自变量与因变量之间的关系。此函数是一个或多个模型参数（称为回归系数）的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，多个自变量的情况称为多元回归。

非线性回归是在大量观测数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归函数表达式（称为回归方程）。在回归分析中，当研究的因果关系仅涉及因变量和一个自变量时，称为单变量回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，称为多元回归分析。

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