运用统计与机器学习分析数据及建模

Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供用来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图,使用概率分布拟合数据,生成用于 Monte Carlo 仿真的随机数,以及执行假设检验。回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。

对于多维数据分析,Statistics and Machine Learning Toolbox 提供特征选择、逐步回归、主成分分析 (PCA)、正则化和其他降维方法,从而确定影响您的模型的变量或特征。

该工具箱提供了受监督和不受监督机器学习算法,包括支持向量机 (SVM)、促进式 (boosted) 和袋装 (bagged) 决策树、k-最近邻、k-均值、k-中心点、分层聚类、高斯混合模型和隐马尔可夫模型。许多统计和机器学习算法可以用于大到无法在内存中存储的数据集的计算。


功能

探索性数据分析

通过交互式图形的统计绘图、用于聚类分析的算法和用于大型数据集的描述性统计来探查数据。

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降维

将一个连续应变量建模为一个或多个预测元的函数。

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机器学习

使用直接从数据中"学习"信息的算法,无需把预定方程假设为模型。

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回归和方差分析

使用算法和函数分析多个变量。

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概率分布

使用参数化和非参数化概率分布。

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假设检验、实验设计和统计过程控制

并行运行统计计算,从而加快速度和缩短程序或函数的执行时间。

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大数据、并行计算和代码生成

分析样本间差异是否极大,是否需要进一步评估,或者是否与数据变化一致。

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产品资源

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文档

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功能

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系统要求

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技术文章

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用户案例

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社区和支持

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应用程序

Statistics and Machine Learning Toolbox 应用程序可让您通过一个交互式界面快速执行常见任务


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Statistics and Machine Learning Toolbox 技术专家

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