一、非线性回归特点？
非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。
二、非线性回归意义？
非线性回归是指在因变量与一系列自变量之间建立非线性模型。线性与非线性并不是说因变量与自变量间是直线或曲线关系，而是说因变量是否能用自变量的线性组合来表示。
如果经过变量转换，两个变量可以用线性来表达去关系，那么可以用之前章节中介绍的方法进行拟合回归方程。但经过变量变化后，两个变量关系仍然不能用线性形式来表达，则就会用到本节介绍的非线性回归分析方法。
三、逻辑回归算法？
逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值，自然，它的输出值应该在0到1之间。
假设你的一个朋友让你回答一道题。可能的结果只有两种：你答对了或没有答对。为了研究你最擅长的题目领域，你做了各种领域的题目。那么这个研究的结果可能是这样的：如果是一道十年级的三角函数题，你有70%的可能性能解出它。但如果是一道五年级的历史题，你会的概率可能只有30%。逻辑回归就是给你这样的概率结果。
逻辑回归的原理
Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：
（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的“大概”形式，比如是线性函数还是非线性函数。
（2）构造一个Cost函数（损失函数），该函数表示预测的输出（h）与训练数据类别（y）之间的偏差，可以是二者之间的差（h-y）或者是其他的形式。综合考虑所有训练数据的“损失”，将Cost求和或者求平均，记为J(θ)函数，表示所有训练数据预测值与实际类别的偏差。
（3）显然，J(θ)函数的值越小表示预测函数越准确（即h函数越准确），所以这一步需要做的是找到J(θ)函数的最小值。找函数的最小值有不同的方法，Logistic Regression实现时有的是梯度下降法（Gradient Descent）。
四、什么是非线性逻辑计算？
非线性逻辑计算
算法中经常包含着各种非线性运算,如对数运算、开方运算、指数运算、三角函数运算等。比如神经网络算法就存在着大量的指数和对数运算。“对数和指数甚至无处不在”。
非线性函数的运算实现方式主要有CORDIC算法和泰勒级数逼近 2 种。泰勒级数逼近讨论的是一种局部的多项式逼近，而CORDIC 算法将非线性函数的计算分解为一系列的加减法操作和移位操作，非常适合硬件实现
五、分层回归是逻辑回归吗？
不属于逻辑回归。
不属于，逻辑回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解 其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。
分层回归将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。如果变量仍然有明显的贡献，那么就可以做出该变量确实具有其他变量所不能替代的独特作用的结论。这种方法主要用于，当自变量之间有较高的相关，其中一个自变量的独特贡献难以确定的情况。常用于中介作用或者调节作用研究中。
六、线性回归与非线性回归的区别？
线性回归模型和非线性回归模型的区别是：
线性就是每个变量的指数都是1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1。
通过指数来进行判断即可。
线性回归模型，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归模型是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。
非线性回归，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
七、什么是非线性回归？
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。
八、spss线性回归和非线性回归的区别？
spss线性回归是单义数裂变。而非线性回归是双义数裂变。
九、非线性叙事逻辑指的是什么？
非线性叙事逻辑指的是空间叙事逻辑，这在中国古代小说中是常用的。 与之相对的是线性的时间叙事逻辑，西方小说的叙事累计。
在文学叙事中,故事时间和空间是不可分割的。比较而言,中西叙事的时空视角各有侧重。中国叙事的逻辑起点更具空间性,西方叙事的逻辑起点更具时间性。
十、多元非线性回归的作用？
可以建立预测模型,用多个自变量预测因变量.可以得到的结果是,哪些自变量预测显著,哪些不显著,整个模型的预测效果精确度如何,等等.(南心网 SPSS数据统计分析)