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拟合非线性回归模型的艺术通常始于选择模型形式。 此提交试图向读者传授一个简单但通用的模型范式，将其作为基本形状的总和，然后移动和缩放以适应数据。 我已经包含了基本形式的寓言，每个形式都已绘制。 每个表格也有一些基本特征的描述，例如限制和其他特殊值。 谁可能希望阅读此提交？ 任何对将经验模型拟合到他们的 (1-d) 数据感兴趣的人，尽管这里的许多想法也适用于更高维度的问题。 请将我犯的任何错误以及我未能包含在动物书中的任何有趣的功能形式通过电子邮件发送给我。