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统计和机器学习工具箱™는 데이터를 기술, 분석, 모델링하는 함수와 앱을 제공합니다. 탐색적 데이터 분석을 위해 기술 통계량, 시각화 및 군집을 사용하고, 데이터에 확률 분포를 피팅하고, 몬테카를로(蒙特卡洛)시뮬레이션에 사용할 난수를 생성하고, 가설검정을 수행할 수 있습니다. 회귀 알고리즘과 분류 알고리즘을 사용하여 데이터를 바탕으로 추론하고, 분류 학습기 앱과 회귀 학습기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 또는 AutoML을 사용하여 프로그래밍 방식으로 예측 모델을 생성할 수 있습니다.
다차원 데이터 분석과 특징 추출을 위해 주성분 분석(PCA),정규화, 차원 축소 및 특징 선택 방법을 제공하여 최적의 예측 검정력을 가진 변수를 식별할 수 있습니다.
서포트 벡터 머신(SVM),부스팅 결정 트리, k-평균 및 기타 군집화 방법을 포함하여 머신러닝 지도 학습, 준지도 학습 및 비지도 학습 알고리즘을 제공합니다. 부분 종속성 플롯 및 石灰과 같은 해석 가능성 기법을 적용하고, 임베디드 배포를 위한 C/C++코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 메모리에 저장하기에 너무 큰 데이터 세트를 대상으로 이 툴박스의 많은 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
统计和机器学习工具箱의 기본 사항 배우기
데이터 가져오기와 내보내기, 기술 통계량, 시각화
데이터 빈도 모델, 임의 표본 생성, 모수 추정
t-검정, F-검정, 카이제곱 적합도 검정 등
데이터에서 자연적 그룹화와 패턴을 찾는 비지도 학습 기법
분산분석과 공분산 분석, 다변량분산분석, 반복 측정 분산분석
지도 학습용 선형, 일반화 선형, 비선형, 비모수적 기법
이진 문제와 다중클래스 문제를 위한 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘
PCA,요인 분석, 특징 선택, 특징 추출 등
실험계획법(能源部),생존 및 신뢰도 분석, 통계적 공정관리
메모리에 담을 수 없는 큰 데이터 분석
통계 함수의 병렬 계산 또는 분산 계산
统计和机器学习工具箱함수에 대한 C/C++코드 및 墨西哥함수 생성