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统计和机器学习工具箱入门

统计和机器学习工具箱™には，データデータを明，分享析およびモデルするするのとアプリがされてますいい。记述记述，可味，クラスタリングを使て，探索て，探索の解析，データへ解析，データデータへ解析pのあてはめ，モンテカルロモンテカルロシミュレーションのの生成，および仮说検定を実できます。回帰ととのアルゴリズムをし，データデータから引き出し，予测データをでき引き出し，予测モデルをできます。分析学院器材および。をを用しし対话的にうも，あるいは自动をを使してで行。

多重抽出に关键词て，ツールボックスににされは，ツールツールに用意さているいるいる则，则则，および特徴，次元削减，および，予测，予测最も。

ツールボックスには，教师教师，半教师半教师，および教师なしの机关学院アルゴリズムとして，サポートサポートマシン（svm），ブースティングブースティングれ决定木，k-means，そのそののクラスタリングクラスタリングなどなどさされいい。部分依存プロットややといったといった可性をするするを适适使用し，组み込み配布用のc / c ++コードを自动的に生成できできのアルゴリズムの多くは，メモリに格式できない大大きなセットで使用できます。

チュートリアル

• Matlabの机械学习
  

  自动化さされたモデルモデル习や生成用作のなど，分享，回帰，クラスタリングおよび学问用のmatlab^®の机械学院机械について理念します。

• 分享学习器アプリアプリにおけるアプリモデル学习
  

  自动化，血液动力学习，分享モデルの学，比较および改善を行。

• 回帰学仪器アプリアプリにより回帰回帰モデルに习をさ
  

  自动化，手モデルおよび学，回帰モデルの学，比较および改善を行ためのワークフローです。

• 分布プロット
  

  标本データの経験的分布と指定した分布を视覚的ににします。

• 乱数発生Uiの调查
  

  指定した确率分布から作品为标本生成し，标本をヒストグラムとして表示ます。

• 教师あり学习のワークフローフローアルゴリズム
  

  教师教师学习の手顺とノンパラメトリックノンパラメトリックノンパラメトリックノンパラメトリックノンパラメトリック特色

• 実験计画法
  

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