"Spiega la differenza tra regressione non lineare e regressione lineare."
La principale differenza tra la regressione lineare e quella non lineare è che i modelli di regressione lineare assumono una relazione lineare tra le variabili di input (x) e la variabile target (y), mentre i modelli di regressione non lineare consentono alla relazione di essere non lineare. I modelli di regressione lineare stimano i coefficienti lineari tra le variabili che rappresentano le relazioni tra le variabili e possono prevedere la variabile target. I modelli di regressione non lineare stimano i coefficienti non lineari e vengono utilizzati per catturare relazioni più complesse tra le variabili.