多项式拟合是一种通过多项式函数逼近给定数据点的数学方法。其核心思想是找到一个多项式，使得该多项式在给定数据点上的值与实际观测值之间的误差最小。通常采用最小二乘法进行优化，即最小化误差平方和。多项式拟合的灵活性取决于多项式的阶数，阶数越高，拟合曲线越复杂，但可能出现过拟合现象。该方法广泛应用于数据分析、信号处理和机器学习等领域，为非线性关系建模提供了简单有效的工具。