php-ml求非线性最小二

PHP-ML支持通过非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares）拟合数据。非线性最小二乘是一种用于估计模型参数的优化技术，它可以通过最小化模型预测值和实际观测值之间的差距来找到最优参数值。

在PHP-ML中，可以使用`Phpml\Regression\LeastSquares`类来进行非线性最小二乘拟合。该类需要传入一个函数来定义模型，以及数据集进行训练。具体步骤如下：

1.定义模型函数，例如：

$model = function(array $coefficients, array $samples): float {
    list($a, $b, $c) = $coefficients;
    list($x) = $samples;

    return $a * pow($x, 2) + $b * $x + $c;
};

此模型函数表示一个二次方程 $y = ax^2 + bx + c$。

2.准备数据集，例如：

use Phpml\Dataset\Demo\DiabetesDataset;

$dataset = new DiabetesDataset();
$samples = $dataset->getSamples();
$targets = $dataset->getTargets();

3.使用`LeastSquares`类进行拟合：

use Phpml\Regression\LeastSquares;

$regression = new LeastSquares($model);
$regression->train($samples, $targets);

4.预测新数据：

$predicted = $regression->predict([[0.05], [0.1], [0.15]]);

上述代码将预测三个新样本（0.05、0.1、0.15）的目标值。

需要注意的是，非线性最小二乘法的模型函数需要自己定义，因此需要有一定的数学基础。同时，模型函数的选择也很关键，需要根据具体问题进行调整。