【线性函数拟合和非线性函数拟合的区别？】
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1、回归一般指线性回归 ， 是求最小二乘解的过程 。在求回归前 ， 已经假设所有型值点同时满足某一曲线方程 ， 计算只要求出该方程的系数2、多项式插值：用一个多项式来近似代替数据列表函数 ， 并要求多项式通过列表函数中给定的数据点 。（插值曲线要经过型值点 。）3、多项式逼近：为复杂函数寻找近似替代多项式函数 ， 其误差在某种度量意义下最小 。（逼近只要求曲线接近型值点 ， 符合型值点趋势 。）4、多项式拟合：在插值问题中考虑给定数据点的误差 ， 只要求在用多项式近似代替列表函数时 ， 其误差在某种度量意义下最小 。注意：表列函数：给定n+1个不同的数据点（x0,y0）,(x1,y1),(xn,yn) ， 称由这组数据表示的函数为表列函数 。逼近函数：求一函数 ， 使得按某一标准 ， 这一函数y=f（x）能最好地反映这一组数据即逼近这一表列函数 ， 这一函数y=f（x）称为逼近函数插值函数：根据不同的标准 ， 可以给出各种各样的函数 ， 如使要求的函数y=f（x）在以上的n+1个数据点出的函数值与相应数据点的纵坐标相等 ， 即yi=f（x1）（i=0 ， 1 ， 2.n） 这种函数逼近问题称为插值问题 ， 称函数y=f（x）为数据点的插值函数 ， xi称为插值点 。插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束 ， 求取一个定义 在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数 ， 从而达到获取整体规律的目的 ， 即通过"窥几斑"来达到"知全豹" 。简单的讲 ， 所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn} ， 通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小 。如果待定函数是线性 ， 就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中) ， 否则叫作非线性拟合或者非线性回归 。表 达式也可以是分段函数 ， 这种情况下叫作样条拟合 。而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息 ， 通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数 ， 使得该函数在给 定离散点上满足约束 。插值函数又叫作基函数 ， 如果该基函数定义在整个定义域上 ， 叫作全域基 ， 否则叫作分域基 。如果约束条件中只有函数值的约束 ， 叫作Lagrange插值 ， 否则叫作Hermite插值 。从几何意义上将 ， 拟合是给定了空间中的一些点 ， 找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点 。
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