精选优质文档- 倾情为你奉上 专心-专注-专业 第一章 数据拟合 问题来源：实际问题中经常遇到以 下情况： 1、只知函数 在一些点处 ) (x f 的函数值或导数值，没有明确的 解析式； 2、知其解析式但很复杂。 这样我们就要寻求某个较为简单的函数 来逼 ) (x 近 ，即用 作为 的近似表达式. ) (x f ) (x ) (x f 寻求简单函数 过程通常有两大类方法：1、插值法； ) (x 2、数据拟合。本 节我们仅介绍拟合的方法。 第一节 问题的提出以及线性拟合 一、数据拟合与最小二乘法 数据拟合：为了获得便于应用的经验公式 （不必 ( ) x 要求 ），往往采用拟合的方法。 ( ) i i x y 所谓拟合是根 据 一 组 数 据 ， 即 平 面 上 的 若 干 点 ， 要 求 确 定 函 数 y = f(x)， 使 这 些 点 与 曲 线 总 体 来 说 尽 量 接 近 。 这 就 是 数 据 拟 合 成 曲 线 的 思 想 ， 简精选优质文档- 倾情为你奉上 专心-专注-专业 称 为 曲 线 拟 合(fitting a curve)。 数据拟合中最常用的方法就是最小二乘法，
