众文网1.插值与拟合的选取
插值是要求曲线、曲面精确过数据点，拟合是曲线、曲面逼近（一般不经过）数据点。下面以曲线为例说明这两个的区别
例子一：
假如有10个平面点，可以用一个9次多项式曲线精确过每个点，这是插值方法；
例子二：
假如有10个平面点，可以用一个2次多项式曲线逼近这些点，这是拟合方法；
例子三：
如果有100个平面点，要求一条曲线近似经过这些点，可有两种方法：插值和拟合。
我们可能倾向于用一条（或者分段的多条）2次、3次或者说“低次”的多项式曲线而不是99次的曲线去做插值。也就是说这条插值曲线只经过其中的3个、4个（或者一组稀疏的数据点）点，这就涉及到“滤波”或者其他数学方法，也就是把不需要90多个点筛选掉。
如果用拟合，以最小二乘拟合为例，可以求出一条（或者分段的多条）低次的曲线（次数自己规定），逼近这些数据点。具体方法参见《数值分析》中的“线性方程组的解法”中的“超定方程的求解法”。
简单说来，插值就是精确经过，拟合就是逼近。
看一下
2.MATLAB曲面interp2插值polyfit2d与polyval2d拟合
"w=interp2(temp,mois,data,u,v,'cubic')；"此句中u,v应当为一个二维矩阵，表示所画网格图的精度，可以在此句前修改成[u,v]=meshgrid(0:1:85,1.5:0.1:10)；创建网格矩阵
要得出确切表达式，不大可能，你这个程序中也就是用二元多项式进行拟合再求值进行比较罢了，本来离散数据点理论上只能以不同方式进行拟合，得出最佳结果，没有确切的表达式
meshgrid只是作三维图形时创建网格点用的，要画光滑曲面可以用插值的方法
3.数学建模 如何学习插值与拟合
插值和拟合是 计算数学的 “数值逼近” 的内容，高数、线代都不是专门介绍这方面的，里面的内容大多是简介。如果你想学习的话，你得去找 数学系的计算数学专业的教材 《数值逼近》《函数逼近论》《数值分析》这种名头的教材会有很全面的关于 逼近（插值和拟合）的内容。多多少少可能需要你有点微积分和线性代数的底子。
因为你要的是"比较系统的讲解插值与拟合的书籍或者资料"，那只有数学系的计算数学专业教材才会比较系统，其他地方的都是简单介绍的。如果你高数和线性代数底子好的话，这部分内容不难。
4.拟合与插值的区别
拟合与插值的区别：
1、在含义上不同：插值是指函数在多个离散点上的函数值或导数信息。通过求解函数中待定形式和待定系数的插值函数，该函数满足给定离散点的约束。
插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。
拟合是指将平面上的一系列点与光滑曲线连接起来。因为这个曲线有无数的可能性，所以有多种拟合方法。拟合曲线一般可以用函数来表示。根据不同的功能，有不同的拟合名称。
常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 来拟合多项式。
2、在图像上是不同：图像中的插值必须通过数据，图像中的拟合必须得到最接近的结果，这取决于整体效果。MATLAB做曲线拟合可以通过内建函数或者曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）。这个工具箱集成了用MATLAB建立的图形用户界面（GUIs）和M文件函数。
利用这个工具箱可以进行参数拟合（当想找出回归系数以及他们背后的物理意义的时候就可以采用参数拟合），或者通过采用平滑样条或者其他各种插值方法进行非参数拟合（当回归系数不具有物理意义并且不在意他们的时候，就采用非参数拟合方法）。
利用这个界面，可以快速地在简单易用的环境中实现许多基本的曲线拟合。
3、在几何意义上不同：拟合就是寻找一个具有已知形状和未知参数的连续曲面来最大程度地逼近这些点，而插值就是找到一个连续的曲面（或几个分段光滑曲面）通过这些点。
参考资料：
百度百科-拟合
百度百科-插值
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