在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行曲线拟合。其语法如下：
p = polyfit(x, y, n)
其中，x和y分别为数据点的横坐标和纵坐标，n为拟合多项式的阶数。函数会返回一个包含拟合多项式系数的向量p。
例如，假设有如下数据点：
x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.3];
我们可以通过polyfit函数进行一次线性拟合：
p = polyfit(x, y, 1);
然后可以使用polyval函数计算拟合曲线的值：
y_fit = polyval(p, x);
最后，可以使用plot函数将原始数据点和拟合曲线绘制出来：
117笔记问答plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-');
legend('Data Points', 'Fitted Curve');
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% 创建一些示例数据
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y1 = 2*x + 1 + ran...
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% 创建一些示例数据
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% 创建示例数据
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使用...
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import torch
import torch.nn as nn
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