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IntroducciónStatistics and Machine Learning Toolbox

Analizar y modelar datos utilizando estadísticas y aprendizaje automático

proporciona funciones y aplicaciones para describir, analizar y modelar datos.Statistics and Machine Learning Toolbox™ 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 dimensionalidad que le permiten identificar variables o características que afectan al modelo.Statistics and Machine Learning Toolbox

La caja de herramientas proporciona algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados, incluidas máquinas vectoriales de soporte (STM), árboles de decisión potenciados y embolsados, -vecino más cercano, -medios, -medoides, agrupación jerárquica, modelos de mezcla gaussiana y oculto Modelos Markov.kkk Muchas de las estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para los cálculos de conjuntos de datos que son demasiado grandes para almacenarse en la memoria.

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