多元线性回归分析的优点是什么
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
逻辑回归的优点是什么
结构简单，可解释性强，从特征的权重可以看到不同特征对最后结果的影响。
训练速度快，分类时，计算量只和特征数目相关，占用计算资源少。
输出结果方便调整，结果都是概率值，可以很容易调整阈值实现分类。
效果不错，只要特征工程做的好，效果就不会太差。
什么是线性分析和非线性分析
线性分析，指量与量之间按比例，成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；非线性分析则指不按比例，不成直线的关系，代表不规则的运动和突变。从根本上来讲就是指增量之间成固定的比例关系。
实际工程中有一些结构体系并不满足线弹性体系的基本假设，这样的结构体系称为非线性体系，此时体系的受力分析称为非线性分析。非线性，即变量之间的数学关系，不是直线而是曲线或曲面，或不确定的属性，叫非线性。非线性是自然界复杂性的典型性质之一；与线性相比，非线性更接近客观事物性质本身，是量化研究认识复杂知识的重
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什么是线性分析和非线性分析 多元线性回归分析的优点 数学 线性 线性回归 逻辑回归的优点 非线性