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Introducción aStatistics and Machine Learning Toolbox

Analice y modele los datos mediante estadísticas y aprendizaje automático

proporciona funciones y aplicaciones para describir, analizar y modelar datos.Statistics and Machine Learning Toolbox™ Puede utilizar estadísticas y trazados descriptivos para el análisis de datos exploratorios, ajustar las distribuciones de probabilidad a los datos, generar números aleatorios para las simulaciones de Montecarlo y realizar pruebas de hipótesis. Los algoritmos de regresión y clasificación le permiten extraer inferencias 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 a su modelo.Statistics and Machine Learning Toolbox

La caja de herramientas proporciona algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados, incluidas máquinas de vectores de soporte (SVMs), árboles de decisión potenciados y en bolsa,-vecino más cercano,-Means,-medoids, clustering jerárquico, modelos de mezcla gaussiana y ocultos Modelos de Markov.kkk Muchas de las estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para los cálculos en conjuntos de datos que son demasiado grandes para almacenarse en la memoria.

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