多元非线性曲线的拟合

多元非线性曲线拟合是指在一个包含两个或更多自变量的数据集上找到一条非线性的函数，以便最佳地描述数据的分布趋势。这种拟合通常用于统计建模和数据分析，目的是找出数据中潜在的复杂关系。常见的多元非线性模型包括多项式回归、指数函数、对数函数、sigmoid函数等。在拟合过程中，我们会使用优化算法如最小二乘法（Least Squares）、梯度下降或相关的数值计算方法来确定函数的系数，使得模型预测值与实际观测值之间的误差平方和最小。