线性拟合和二次拟合函数之间的异同点你说的线性拟合是不是指的经验公式y=a(1)x+a(2)，你说的二次拟合是不是指的经验公式y=a(1)x^2+a(2)x+a(3)，他们的相同点就是①经验公式是多项式。②【待定参数在经验公式里都是线性地出现的】，所以在一般场合下，这种拟合模型统称为线性的。③最小二乘法下，得到【关于待定参数的方程组都是线性的】。
线性拟合和二次拟合函数之间的异同点
你说的线性拟合是不是指的经验公式y=a(1)x+a(2)，
你说的二次拟合是不是指的经验公式y=a(1)x^2+a(2)x+a(3)，
他们的相同点就是
①经验公式是多项式。
②【待定参数在经验公式里都是线性地出现的】，所以在一般场合下，这种拟合模型统称为线性的。
③最小二乘法下，得到【关于待定参数的方程组都是线性的】。
他们的相异点（都是【非本质】的）就是：
①经验公式里待定参数的个数不同，前者两个，后者三个。
②经验公式的函数图形，前者是直线，后者是抛物线。
③最小二乘法下，得到关于待定参数的线性方程组，前者是二阶，后者是三阶。
如何用matlab进行已知函数的非线性拟合
首先将y和x1，x2，x3都变为列向量，就是80×1的矩阵如果原来是行向量1×80的矩阵用y=y.’或x1=x1.‘转置一下就可以了将x1x2x3合拼为80×3的矩阵x=[x1x2x3];然后创建函数句柄fun=@(a,x)a(1)*x(:,1)+a(2)*x(:,2)+(a(3)*x(:,1)+a(4)*x(:,1)).*(1+exp(a(5)+a(6)*x(:,3)));其中a1=a(1),a2=a(2),b1=a(3),b2=a(4),c=a(5),d=a(6);a0=[******];%这里要为6个参数赋予一个初值aa=nlinfit(x,y,fun,a0);%调用nlinfit进行拟合，得到的aa是6个值的向量，对应原来的6个参数这里关键是初值的选择，如果初值和结果很接近，那么拟合很快收敛如果初值选择不恰当，可能计算收敛慢，甚至不收敛，得不到结过
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