不一定非得是直线啊,可以是曲线,最小二乘法拟合的目的是通过一定的方法(高斯牛顿法、LM法等)计算、迭代达到预测值与真实值之间的离差平方和最小,从而求出符合要求的参数,所以不仅适用于直线拟合还是用于曲线拟合。
取决于你的函数表达式和拟合数据。
拟合函数分为
Exponential:指数函数逼近,a*exp(b*x)+c
Fourier:傅立叶逼近,a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Interpolant:插值逼近
Polynomial:多项式逼近
Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)+a2*sin(b2*x + c2)
Weibull:a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
Gaussian:高斯逼近