菜单
×
   ❮     
HTML CSS JAVASCRIPT SQL PYTHON JAVA PHP How to W3.CSS C C++ C# BOOTSTRAP REACT MYSQL JQUERY EXCEL XML DJANGO NUMPY PANDAS NODEJS R TYPESCRIPT ANGULAR GIT POSTGRESQL MONGODB ASP AI GO KOTLIN SASS VUE DSA GEN AI SCIPY AWS CYBERSECURITY DATA SCIENCE
     ❯   

线性函数

  • Linear 意为 直线
  • 线性函数直线
  • 线性图代表线性函数

线性函数

函数是一种特殊的对应关系,其中每个输入都有一个输出。

函数通常写成 f(x),其中 x 是输入

f(x) = x 的结果

xyy = x
11y = x = 1
22y = x = 2
33y = x = 3
44y = x = 4
55y = x = 5

f(x) = 2x 的结果

xyy = 2x
12y = 2x = 2
24y = 2x = 4
36y = 2x = 6
48y = 2x = 8
510y = 2x = 10


线性方程

线性方程是直线的方程

  • y = x
  • y = x*2
  • y = x*2 + 7
  • y = ax + b
  • 5x = 3y
  • y/2 = 6

非线性方程

线性方程不能包含指数或平方根

  • y = x**2
  • y = Math.sqrt(x)
  • y = Math.sin(x)

线性回归

线性回归试图通过将线性图拟合到数据来模拟两个变量之间的关系。

一个变量 (x) 被视为数据,另一个变量 (y) 被视为因变量。

例如,线性回归可以作为模型来关联房屋的价格与其大小。


线性最小二乘法

线性代数用于求解线性方程。

线性最小二乘法 (LLS) 是一组用于解决线性回归相关统计问题的公式。


×

联系销售

如果您想将 W3Schools 服务用于教育机构、团队或企业,请发送电子邮件给我们
sales@w3schools.com

报告错误

如果您想报告错误,或想提出建议,请发送电子邮件给我们
help@w3schools.com

W3Schools 经过优化,旨在方便学习和培训。示例可能经过简化,以提高阅读和学习体验。教程、参考资料和示例会不断审查,以避免错误,但我们无法保证所有内容的完全正确性。使用 W3Schools 即表示您已阅读并接受我们的使用条款Cookie 和隐私政策

版权所有 1999-2024 Refsnes Data。保留所有权利。W3Schools 由 W3.CSS 提供支持