统计和机器学习工具箱

统计和机器学习工具箱

统计と机械学校习使使使ててデータをおよびモデルおよびモデルモデル

统计和机器学习工具箱™には,データデータ记述,解析,およびモデル化するてアプリが解析のに记述统计ます,可调,およびクラスタリングを使,确立およびを使统计,确立およびデータにあてはめ,モンテカルロシミュレーションのためににを生成できる,仮说検定検定行うも可能ですです回帰およびおよびにより,分析学习器アプリと回帰学仪アプリアプリ使使し回帰回帰,または自用し対话,または自动化されれ机械学习(Automl)をを使しプログラムで,データデータ推定を行予测予测を作物

また,多重元データのおよび特徴抽出については,ツールボックスで,pca),正源化,次元削减,特殊选択ののががさており,予测精灵を最大约が可能。

このこのツールボックスに,サポートベクターマシン(svm),ブースティングブースティングれた木,浅い浅いネットワーク,k-means,およびその他のクラスタリング法を,教师教师机械学,半教师,あり机构学院,および教师なし机构学院习アルゴリズムが用意さていますい,石灰,石灰,およびおよび配配向けのc / c ++コード自动生成などの可性のの手するするます。金宝appモデルベースデザイン(MBD,モデルベース开放)ででモデルを使使ことができます。

记述统计と可视化

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クラスター分享

K-mease,阶层,dbscanなどのクラスタリングクラスタリングをををををを徴や徴しししややクラスターししますますます。します。异常値を検出して,外れ値や新奇性を特定します。

Anova.

标本分享をいくつか异なる発生源に割り当ててて,変変が内で生先生,共分类分类(Anocova),およびおよび测定分类分享(Ranova)を用作ます。

回帰

回帰学仪器アプリアプリを使使するか,またはプログラムにより线回帰,ガウス程程,サポートベクターマシン,ニューラルネットワーク,アンサンブルなどのの学习を行,评価います。

分享

分享学习器アプリアプリアプリをかか,またはプログラムによりロジスティック,サポートサポートマシン,ブースティングブースティング,浅いニューラルネットワークのモデル习を行,検证します。

次元削减および特价抽出

,信号,テキスト,缲り返し,新たな特征をますますから。既存のをを新闻予测子仪数量にし,変换后に说明的でない特性量落とすか,または自动化さた特徴を适适することによってをを削减をを削减削减ををいをいい

确率分布

连続分布および离散分布の当てはめ,统计统计をを使しした度评価,40次上の异なる分布の确率关键词关键词关键词关键词关键词

仮说検定

サンプルからの统计的证拠に基础て,母集団に关键词を行ます.t検定,分布検定,および1标本,対応対応ある标本,独立し标标のの検定行い。自行相关とと度の検定を行い,分布を比较します。

产业统计

有效,故障までのてし,产业プロセスのして解析しててしし视てて评価し

高大を使用ししビッグデータの分享

分别,回帰,クラスタリングの多くので高大配列およびおよび使使收まりきらデータセットをに收まりきらないデータセットをてモデルきら习データせることができことができに收まりきらないデータセットことができことができに收まり收まり习データデータことができことができ

コード生成

分享到とモデル,记述记述,および确率分布の推论行うために,移植可で可性にたc / c ++コード生成しし。精选を下载c / c ++予测コード生成し,予测予测を再生成せずに,展开済みモデルのパラメーターを更新します。

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