java 一元非线性回归

在Java中进行一元非线性回归分析，可以使用一些常用的机器学习库和算法，比如Apache Commons Math库中的非线性回归类。你可以使用该库来创建一个非线性回归模型，并根据给定的数据拟合该模型，从而进行预测和分析。

下面是一个使用Apache Commons Math库进行一元非线性回归的简单示例代码：

import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoints;
import org.apache.commons.math3.fitting.SimpleCurveFitter;
import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoint;

// 创建一个WeightedObservedPoints对象，用于存储观测点数据
WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();

// 添加观测点数据
points.add(x1, y1);
points.add(x2, y2);
// ...

// 使用SimpleCurveFitter进行非线性回归拟合
SimpleCurveFitter fitter = SimpleCurveFitter.create(YourNonlinearFunction.class);
double[] parameters = fitter.fit(points.toList());

// parameters数组中存储了拟合后的参数值

// 定义非线性回归函数
public static class YourNonlinearFunction implements ParametricUnivariateFunction {
    public double value(double x, double... parameters) {
        // 根据参数计算非线性回归函数的值
        // 例如：return parameters[0] * Math.exp(parameters[1] * x);
    }

    public double[] gradient(double x, double... parameters) {
        // 计算非线性回归函数的梯度
        // 如果不需要梯度信息，可以返回null
    }
}