非线性回归模型的拟合曲线Logistic曲线

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。

Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。

想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。

用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，尤其在你调好了初始参数之后。注意下，不设好初始值有时会跑偏，拟合结果就乱了。建议先用图像看看数据的趋势，再决定初始参数范围。

如果你也在那种不是直线能搞定的曲线问题，Logistic 拟合真的可以一试，尤其配合 MATLAB 里的工具，写代码都省事不少。