用以下一组数据拟合上述模型中的参数k1、k2： M=64000/490 =130.6122 （毫克／百毫升） 建立函数文件： function f=curvefun1(k,t) f=k(1)*64000/490*(exp(-k(2)*t)-exp(-k(1)*t))/(k(1)-k(2)) 输入拟合数据： t=[0 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; c=[0 30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4]; 任取k1、k2的一组初始值：k0=[2,1]; 时间(小时) 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 酒精含量 30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 时间(小时) 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 酒精含量 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4

皮耶斯 pyEIS是一个Python3工具箱，用于将电化学阻抗谱（EIS）数据批量拟合到等效电路模型。 目的是使用约束优化函数（例如复数非线性最小二乘法）来计算最优电路元件。 获得最佳拟合后，工具箱还会估算卡方拟合优度。 此参数描述拟合数据与原始测量数据的匹配程度。 指示 运行“ python3 pyeis.py”以打开主用户界面！ 使用“添加文件...”按钮添加CSV或DTA数据 在对话框中编写电路 选择拟合算法 点击“适合”按钮！ 使用“另存为...”按钮保存结果。 输入文件格式 CSV文件必须具有三列：FREQ，REAL，IMAG DTA文件来自Gamry Instruments（已通过Gamry 1000接口测试） 电路串格式 目前，可以根据Zfit规范编写电路： -元素可以与s（R1，R1）串联连接，也可以与p（R1，R1）并联连接，并可以根据需要添加任意数量的元素。

很有用 可运行 KNN学习算法实现，演示回归算法算法在计算机视觉中的应用 ，实现如何利用偏最小二乘回归模型实现数据拟合

此模型支持按时间拟合数据，例如股票的价格随时间的波动曲线拟合，运用了POLYNOMIAL INTERPOLATION模型方法。

五参数逻辑回归MatLab cftool函数的一个大漏洞是缺少Logistic函数。 特别是，五参数对数回归或5PL非线性回归模型通常用于生物测定或免疫测定（例如ELISA，RIA，IRMA或剂量React曲线）中的曲线拟合分析。 标准剂量React曲线有时称为五参数逻辑方程。 它的特点是其经典的“S”或 S 形适合曲线的底部和顶部平台、EC50 和斜率因子（希尔斜率）。 该曲线围绕其拐点对称。 为了扩展模型以处理不对称的曲线，5PL 方程添加了一个附加参数，用于量化不对称性。 5PL 方程为： F(x) = D+(AD)/((1+(x/C)^B)^E) 在哪里： A = 最小渐近线。 在具有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是 0 标准浓度下的响应值。 B = 希尔坡度。 希尔的斜率是指曲线的陡峭程度。 它可以是正数或负数。 C = 拐点。 拐点定义为曲线上曲率改变方向或符号的点。

SciPy Cookbook中的RANSAC样例，简单易懂，直观理解RANSAC拟合直线的过程。1. 选取部分数据点 2. 最小二乘法拟合直线 3. 判定inliners 4. 终止条件

Altmann-Fitter是一款用于对频次分布进行单变量离散概率分布拟合的软件，在所有的实证研究领域都能使用。它内置了超过200种概率分布及其相关属性的信息，这是目前所能找到的最大的分布集之一。该软件拟合操作的自动化程度很高，用户基本上无须设定初始值或其他参数。其拟合优度的标准是基于卡方检验。拟合过程是以迭代的方式进行的，程序会不断提高拟合优度，直至找不到更好的拟合结果为止。该软件为收费软件，其最新版本为3.1.0版。试用版除了不能导出数据之外，其他的功能与收费版都是一样的。 因此，软件的试用版就已经可以用于实际研究了。

多项式拟合的迭代公式，我花了4天才做出来的

数据拟合求线性度

全汉化的数据拟合软件较完整的教程以上手数学建模