擬合曲線的參數(shù)是通過擬合算法來確定的。在 MATLAB 中，fit 函數(shù)可以使用不同的擬合算法來估計曲線的參數(shù)。

擬合算法的選擇和參數(shù)的確定會受到多種因素的影響，包括擬合模型的形式、數(shù)據(jù)的特點以及應用需求等。以下是一些常見的擬合算法：

最小二乘法（Least Squares Method）：最常用的擬合算法之一，通過最小化殘差平方和來估計參數(shù)。這種方法適用于大部分線性和非線性擬合問題。

非線性最小二乘法（Nonpnear Least Squares Method）：用于非線性擬合，通過迭代優(yōu)化算法來尋找最小化目標函數(shù)的參數(shù)。

最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）：用于回歸問題的一種擬合方法，基于支持向量機的思想，通過核技巧將問題轉化為線性問題進行求解。

根據(jù)具體情況，可以選擇合適的擬合算法，并根據(jù)算法提供的選項和參數(shù)來進行擬合。例如，可以使用 'Method' 參數(shù)指定擬合算法，使用 'StartPoint' 參數(shù)指定初始參數(shù)值等。

在擬合過程中，擬合算法會嘗試調整參數(shù)值以使擬合曲線與數(shù)據(jù)最好地對應。具體的優(yōu)化過程和參數(shù)估計方法會根據(jù)選擇的擬合算法而有所不同。

值得注意的是，擬合曲線的參數(shù)是基于給定的數(shù)據(jù)集進行估計的，因此在使用擬合結果進行預測或推斷時需要謹慎，并驗證模型的適用性。

綜上所述，擬合曲線的參數(shù)是通過擬合算法根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集進行估計的。選擇合適的算法、參數(shù)設置以及理解擬合結果的可靠性都是進行有效擬合的重要方面。