非线性回归算法最新算法

目前，非线性回归算法中的最新算法之一是深度学习中的神经网络模型，特别是针对时间序列数据的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些模型具有强大的非线性建模能力，可以处理非常复杂的非线性关系和长期依赖性，因此在许多实际应用中取得了非常好的效果。

此外，还有一些新兴的非线性回归算法，例如基于核方法的支持向量回归（SVR）、基于树的回归算法（如随机森林回归和梯度提升回归）、基于高斯过程的回归算法等等。这些算法在不同的数据集和应用场景中表现出良好的性能和鲁棒性。