线性回归与非线性回归在Delphi中的应用
线性回归和非线性回归是数据中的常用方法，能帮你找到自变量和因变量之间的关系。线性回归就像在一堆散点中拉一条直线，它假设数据之间是线性关系。用最小二乘法就能找到这条直线，简单又高效。不过，非线性回归就更复杂了，它用指数、对数等函数来拟合数据，适用于更复杂的情况。你如果用 Delphi 来做这些，基本上就是选择合适的算法，像梯度下降、牛顿法等。别忘了数据预，保证数据质量才是基础。至于模型的评估，交叉验证重要，R²分数、均方误差这些都是检查模型好坏的关键。，线性回归入门简单，非线性回归适用面广。不同的场景根据需求来选，理解这些方法就能做出更精准的预测模型。
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