统计和机器学习工具箱™提供使用统计和机器学习来描述，分析和模型数据的功能和应用。您可以使用描述性统计和图表进行探索数据分析，适用于数据的概率分布，为蒙特卡罗模拟生成随机数，并执行假设测试。回归和分类算法让您从数据和构建预测模型中汲取推断。

为了分析多维数据，统计和机器学习工具箱，允许您识别使用顺序特征选择，逐步回归，主成分分析，正常化和其他维数减少方法影响您的模型的关键变量或功能。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），提升和袋装决策树，K-最近邻居，K均值，K-METOIDS，分层聚类，高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型。万博1manbetx