深度学习拟合散点图，要求输入为名为group3的dataframe的vis_min列，要求神经网络选择合适的函数(非线性)以及拟合相应的参数，拟合出pm10浓度值，最终打印出拟合方程式以及相应的参数

为了使用深度学习模型拟合非线性散点图，我们可以使用一些常见的非线性激活函数，如 `relu`、`tanh` 或 `sigmoid`。下面是一些示例代码，可以帮助你完成此任务：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 选择特征列
X = df[['vis_min']].values

# 选择标签列
y = df['pm10'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 定义模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(1,)),
    Dense(64, activation='tanh'),
    Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Mean Squared Error:', mse)

# 打印拟合方程式和参数
weights = model.get_weights()
print('拟合方程式：y = {:.2f} + {:.2f} * tanh({:.2f} * x)'.format(weights[1][0], weights[0][0], weights[2][0]))
print('参数：a = {:.2f}, b = {:.2f}, c = {:.2f}'.format(weights[0][0], weights[1][0], weights[2][0]))

在上述代码中，我们定义了一个包含两个隐藏层的神经网络模型，第一个隐藏层使用 `relu` 激活函数，第二个隐藏层使用 `tanh` 激活函数。然后，我们使用均方误差作为损失函数进行编译。接下来，我们使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行评估。最后，我们打印出拟合方程式和相应的参数。

请注意，这只是一个示例代码，需要根据实际情况进行修改和调整。