非线性模型描述了实验数据中的非线性关系。非线性回归模型通常假定为参数模型，其中模型被描述为非线性方程。典型的机器学习方法用于非参数非线性回归。
参数非线性回归将因变量（也称为响应）建模为非线性参数和一个或多个自变量（称为预测因子）组合的函数。模型可以是单变量（具有单个响应变量）或多变量（具有多个响应变量）。
参数可以采用指数、三角、幂或任何其他非线性函数的形式。为了确定非线性参数估计，通常使用迭代算法。
\[y=f（X，\beta）+\epsilon\]
式中，\（\beta\）表示要计算的非线性参数估计值，\（\epsilon\）表示误差项。
拟合非线性模型的常用算法包括：
- 高斯牛顿算法
- 梯度下降算法
- Levenberg-Marquardt算法
参数非线性回归可用于：
- 将非线性模型与数据拟合，并比较不同的模型
- 生成预测
- 评估参数置信区间
- 评估拟合优度
有关详细信息，请参见统计和机器学习工具箱。若要创建一个非线性模型，使曲线、曲面和样条曲线以交互方式与数据相匹配，请参见曲线拟合工具箱. 使用创建非参数模型的步骤深度学习工具箱和决策树，请参阅MATLAB提供的机器学习功能。要从测量的输入输出数据创建动态系统的非线性模型，请参阅系统识别工具箱.
