Разница между линейной и нелинейной регрессией в машинном обучении заключается в том, что линейная регрессия подходит только для моделирования линейных сепарабельных данных, а нелинейная регрессия изучает параметры, которые контролируют нелинейность, например, вес или смещение, которые применяются перед нелинейной функцией. 4

Линейная регрессия легко моделируется и полезна при создании не очень сложной зависимости, а также при небольшом количестве данных. 2 Выходное значение в такой модели представляет собой линейную комбинацию входных значений. 1

Нелинейная регрессия, например полиномиальная, моделирует нелинейно разделённые данные и является более гибкой, так как может моделировать сложные взаимосвязи. 2