根据所有其他变量回归所选变量的函数

是多元线性回归模型。多元线性回归模型是一种统计学方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系。它通过拟合一个线性方程来描述自变量与因变量之间的关系，并通过最小化残差平方和来确定最佳拟合线。

在云计算领域中，多元线性回归模型可以应用于各种场景，例如：

1. 资源调度优化：通过分析多个资源指标（如CPU利用率、内存使用率、网络带宽等）与应用性能之间的关系，可以建立多元线性回归模型来预测最佳资源配置，从而优化资源调度策略。
2. 成本预测与优化：通过分析多个成本因素（如存储空间、网络流量、计算资源等）与业务需求之间的关系，可以建立多元线性回归模型来预测成本，并进行成本优化，以实现更高效的资源利用。
3. 容量规划：通过分析多个容量指标（如用户数、请求量、数据量等）与系统性能之间的关系，可以建立多元线性回归模型来预测未来的容量需求，从而进行容量规划，确保系统的可扩展性和稳定性。

腾讯云提供了一系列与多元线性回归相关的产品和服务，包括：

1. 云服务器（ECS）：提供灵活可扩展的计算资源，可根据需求进行弹性调整，满足多元线性回归模型中的资源需求。
2. 云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多元线性回归模型中对数据存储和查询的需求。
3. 云监控（Cloud Monitor）：提供全面的监控和报警功能，可监测多元线性回归模型中的各项指标，并及时发现异常情况。
4. 人工智能服务（AI）：提供丰富的人工智能算法和模型，可用于多元线性回归模型中的数据分析和预测。

更多关于腾讯云产品和服务的详细信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/