统计和机器学习工具箱™提供了使用统计和机器学习来描述，分析和建模数据的功能和应用程序。您可以使用描述性统计数据和图来进行探索性数据分析，将概率分布拟合到数据，生成蒙特卡洛模拟的随机数以及执行假设检验。回归和分类算法使您可以从数据中获取推论并构建预测模型。

为了分析多维数据，统计信息和机器学习工具箱可让您识别关键变量或通过顺序特征选择，逐步回归，主组件分析，正则化和其他维度降低方法影响模型的功能。该工具箱提供了监督和无监督的机器学习算法，包括支持向量机（SVM），增强和行李袋的决策树，K-Nearest邻居，K-MEANS，K-MEDOIDS，K-MEDOIDS，层次结金宝app构聚类，高斯混合物模型和隐藏的Markov模型。