比例函数适用于描述、分析模型数据。统计和机器学习工具箱™ Puede utilizar estadísticas y gráficas descriptivas para el análisis de datos exploratorios, ajustar las distribuciones de probabilidad a los datos, generar números aleatorios para simulaciones de Monte Carlo y realizar pruebas de hipótesis. Los algoritmos de regresión y clasificación le permiten extraer inferencias a partir de datos y crear modelos predictivos.
Para el análisis de datos multidimensionales, proporciona selección de características, regresión escalonada, análisis de componentes principales (PCA), regularización y otros métodos de reducción de dimension idad le permiten identien variables o características que afectan al modelo。统计和机器学习工具箱
La caja de herramientas proporciona algoritmos de rendizaje automático supervision or no supervision,包括máquinas vectoriales de soporte (STM), árboles de decisión potenciados y embolos, -vecino más cercano, -medios, -medoides, agrupación jerárquica, modelos de mezcla gaussiana y oculto modelos Markov。kkk在这里,我们可以看到estadísticas,我们的算法,automático,我们可以把它应用到cálculos,我们可以把它应用到我们的记忆中。
下载统计和机器学习工具箱básicos
Importación y exportación de datos, estadísticas descriptivas, visualización
数据的统计模型,generación aleatoria de muestras, estimación de parámetros
t检验Prueba F Prueba de bondad chi-cuadrado de ajuste y más
Técnicas de aprendizaje no supervise, as centralones as patron on los datos
Análisis de varianza y covarianza,多元方差分析,重复方差分析
Técnicas lineales, lineales, no lineales y no paramétricas para el aprendizaje sudonado
推理算法适用于二元类和多重类问题
PCA, análisis de factorres, selección de características, extracción de entidades y más
Diseño de experimentos (DOE);Análisis de supervisory cia y fiabilidad;控制estadístico del proceso
记忆不足
Cálculo parallel o distribuido de funciones estadísticas
Generar código C/ c++ y funciones MEX para funcionesStatistics and Machine Learning Toolbox