拟合通俗解释
拟合是指在统计学和机器学习中,对数据进行拟合运算,通过选择合适的数学模型和参数,使得模型能够很好地描述数据的变化规律,从而可以进行预测和推断。
这个过程可以帮助我们理解数据背后的规律和趋势,以及找到优秀的模型来解释数据,进而进行预测和决策。拟合通常通过最小化误差来实现,以使得模型和数据的拟合度达到最优。
拟合是指在统计学和机器学习中,对数据进行拟合运算,通过选择合适的数学模型和参数,使得模型能够很好地描述数据的变化规律,从而可以进行预测和推断。
这个过程可以帮助我们理解数据背后的规律和趋势,以及找到优秀的模型来解释数据,进而进行预测和决策。拟合通常通过最小化误差来实现,以使得模型和数据的拟合度达到最优。