-
最佳答案：方法一：假设数据区域为A1:E80,在该区域外任一位置输入直接输入公式：=OFFSET($A$1,RAND()*80,RAND()*5)注:$A$1是你左上角单
-
最佳答案：有许多这类问题的算法,我来抛砖引玉：1.神经网络.显然这是最通用的方法,专门用于解决此类问题.详细你可以百度一下看看,不过这类建议google.但是它有它的缺点
-
最佳答案：一次函数模型.方法：x的取值是自然数,对应的y的取值,都是相差2,这相当于一个等差数列.即第4项是15,第五项是17.那么y=2x+7
-
最佳答案：没有数据,是"预白试验模型".
-
最佳答案：假设数据区域是A列B1=TRIMMEAN(A:A,1-(COUNT(A:A)-2)/COUNT(A:A))
-
最佳答案：A B C D E F1产品编号 甲 乙 丙 丁 戊编号1 30 20 20 40 30你说的是这个意思吗?如果在产品编号下面输：编号2,那么甲乙丙丁戊下面的数
-
最佳答案：你函数是已知的,直接用函数计算啊,干吗要插值?线性插值与你提供的函数无关比如当x在[0,1]上时,这样计算：y=y1+(x-x1)*(y2-y1)/(x2-x1
-
最佳答案：用机器学习中的 支持向量机 之类的应该可以吧? 好像搜索 一下 支持向量机 和 函数拟合 ,有很多结果. 你参考一下,我也不知道多元的行不行. 以前机器学习课,
-
最佳答案：解题思路：本题考查的知识点是线性回归方程，为了表示n个点与相应回归直线在整体上的接近程度，我们可以利用残差的平方和是用来描述，残差的平方和越小，拟合效果越好．残
-
最佳答案：对于函数y=2 x，相应的函数值增加的速度是很大的，而且代入值偏差较大故选项A不是；对于C，同理可判断，也不符合要求；对于D，函数值不可能超过1，也不符合要求；