热心网友的回答：
我觉得你得先研究下三个自变数与因变数是啥关係...
增减性有啥用........
你就像中学生物理,生物实验的基本方法一样, 去研究关係.
热心网友的回答：
3个自变数？……
到底和谁有关係，总不能是三元函式吧？………………
这个我不懂
️请教：非线性拟合能力最好的数学模型是什么？（不懂的请不要捣乱！） 我所知道的比如插值，迴归等拟合复
热心网友的回答：
这些经典的模型没有好坏之分，只有适用範围的区别。针对具体问题时，也许对一个问题，插值有很好的结果，但对另外一个问题，迴归更加优于插值。
插值一般针对曲线按段光滑，且认为测量值0误差的情况，有很好的内插结果。但是对于外插(**)一般效果很差。
迴归有很好的拟合与**效果，但就难在函式型别的选取上。
神经网路没用过，不太清楚。
其它的还有各种时间序列**模型，其实只是在迴归的基础上加入了白噪声。
归根结底，其实就一个迴归，一个智慧演算法两大方向，其它方法都是从这两个延伸出来的(或者相当于他们的延伸)。如插值相当于特殊的迴归。
说迴归效果差的，绝对是你函式选取不当；说插值效果差的，要么用错了适用範围，要么基函式选取不当。
️非线性拟合能力最好的数学模型是什么？ 我所知道的比如插值，迴归等拟合複杂函式的效果不好，神经网路虽
zhao一花一世界的回答：
实际也就敢用2阶的级数来模拟，阶数太高容易受噪声干扰，太低有不能体现非线性系统的特徵，我也是遇到你所说的这些问题，说实话吧，神经网路这块虽然人家**写的很多，但是在控制着要去实用实时性太差，还不如线性的积分法，动态系统( 难以得到样本)中用泰勒级数还可以，静态的系统里就多了，但是神经网路这个对样本需求量太大了，最小二乘和多项式还是能接受的
️非线性拟合能力最好的数学模型是什么？ 我所知道的比如插值，迴归等拟合複杂函式的效果不好，神经网路虽
勐蠈螜蜜的回答：
实际也就敢用2阶的级数来模拟，阶数太高容易受
噪声干扰，太低有不能体现非线性系统的特徵，我也是遇到你所说的这些问题，说实话吧，神经网路这块虽然人家**写的很多，但是在控制着要去实用实时性太差，还不如线性的积分法，动态系统( 难以得到样本)中用泰勒级数还可以，静态的系统里就多了，但是神经网路这个对样本需求量太大了，最小二乘和多项式还是能接受的非线性拟合能力最好的数学模型是什么？ 我所知道的比如插值，迴归等拟合複杂函式的效果不好，神经网路虽
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