所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1，f2，…，fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1，λ2，…，λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。
拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。在MATLAB中可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们插值是已知点列并且完全经过点列逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
