非参数回归模型

非参数回归模型（nonparametric regression model），理学-统计学-数理统计-非参数回归模型，一种基于数据分析和机器学习技术的回归模型。非参数回归模型并不对数据进行假设，而是通过分析实际的数据来得出结果。非参数回归模型的发展可以追溯到20世纪60年代，当时统计学家E.A.纳达拉亚（E.A.Nadaraya）等提出了局部位置估计方法，如核回归和邻近回归估计。这些方法在20世纪70年代得到了进一步的发展，并被应用于社会、经济等领域。在20世纪80年代，随着计算技术的发展，非参数回归模型开始与机器学习技术相结合，多项式回归模型得到了发展并得到广泛应用，但很快人们就发现了多项式模型的局限性，因为多项式回归模型无法很好地处理非线性关系。在20世纪90年代，随着人工神经网络和其他复杂模型的发展，非参数回归模型开始与这些模型相结合，并发展出神经网络回归模型，神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，并能实现端到端的学习和预测。随着大数据和深度学习技术的发展，非参数回归模型和机器学习技术得到了更加广泛的应用，发展出深度神经网络和卷积神经网络等。