本简介探讨如何利用Python进行非线性回归分析，涵盖模型构建、参数估计及结果解读等内容，助力数据分析与科学计算。
文章目录如下：
- 非线性样本
- Sklearn回归汇总
- 决策树
- 随机森林
- Keras神经网络
非线性样本代码示例：
```python
from matplotlib import pyplot as plt
y = [.4187, .0964, .0853, .0305, .0358, .0338, .0368, .0222, .0798, .1515]
x = [[i] for i in range(len(y))]
plt.scatter(x, y, s=99)
plt.show()
```
Sklearn回归汇总代码示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练集数据
y = [.27, .16, .06, .036, .0]
x = [[i] for i in range(len(y))]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
5星
