哦，拟合是深度学习里的概念，是可以拟合。然后计算出距离最小的直线方程，以用于估计y的坐标。
但用折线插值，没有意义吧？不然还研究什么？都用折线好了？插值的进一步，似乎还要保证可导性、凹凸性。

但插值的目的，也是要拿到一个方程，然后用方程由已知的x，推算y的值。深度学习（拟合）也是这个？

我的意思，深度学习都是高性能gpu，插值是不是也可以用高性能gpu？
【 在 dormouseBHU 的大作中提到: 】
: 错，用直线方程还可以拟合这三个点。常用的一元线性回归就是直线拟合。
: 同时用直线也可以插值这三个点，这时直线插值就是用折线连接这三个点。
: 这时插值和拟合的结果就不同了。
: ...................
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