La differenza principale tra regressione lineare e non lineare è che i modelli di regressione lineare presuppongono una relazione lineare tra le variabili di input (x) e la variabile target (y) mentre i modelli di regressione non lineare consentono che la relazione sia 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 acquisire relazioni più complesse tra le variabili.
Spiegare la differenza tra regressione non lineare e regressione lineare.