数据拟合

资 源 简 介

数据拟合

详 情 说 明

数据拟合是统计学和机器学习中的基础技术，指通过数学模型描述数据间关系的过程。核心思想是找到能最佳匹配观测数据的函数曲线或曲面，常用的方法包括线性回归、多项式拟合等。最小二乘法是最经典的拟合技术，通过最小化误差平方和来确定模型参数。在实际应用中，数据拟合可用于预测分析、趋势判断和模式识别等领域。