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统计和机器学习工具箱
统计和机器学习工具箱™는데이터를기술,분석,모델링하는함수와앱을제공합니다。탐색적데이터분석을위해기술통계량,시각화및군집을사용하고,데이터에확률분포를피팅하고,몬테카를로(蒙特卡罗)시뮬레이션에사용할난수를생성하고,가설검정을수행할수있습니다。회귀알고리즘과분류알고리즘을사용하여데이터를바탕으로추론하고,분류학습기앱과회귀학습기앱을사용하여대화형방식으로또는AutoML을사용하여프로그래밍방식으로예측모델을생성할수있습니다。
다차원데이터분석과특징추출을위해주성분분석(PCA)정규화,차원축소및특징선택방법을제공하여최적의예측검정력을가진변수를식별할수있습니다。
서포트벡터머신(SVM)부스팅결정트리,k -평균및기타군집화방법을포함하여머신러닝지도학습,준지도학습및비지도학습알고리즘을제공합니다。부분종속성플롯및石灰과같은해석가능성기법을적용하고,임베디드배포를위한C / c++코드를자동으로생성할수있습니다。메모리에저장하기에너무큰데이터세트를대상으로이툴박스의많은알고리즘을사용할수있습니다。
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统计和机器学习工具箱의기본사항배우기
기술통계량및시각화
데이터가져오기와내보내기,기술통계량,시각화
확률 분포
데이터빈도모델,임의@본생성,모수추정
가설검정
t-검정,F-검정,카이제곱적합도검정등
군집 분석
데이터에서자연적그룹화와패턴을찾는비지도학습기법
분산분석(方差分析)
분산분석과공분산분석,다변량분산분석,반복측정분산분석
회귀
지도학습용선형,일반화선형,비선형,비모수적기법
분류
이진문제와다중클래스문제를위한지도학습및준지도학습알고리즘
차원축소및특징추출
Pca,驻点분석,특징선택,특징추출등
산업 통계
실험계획법(doe),생존및신뢰도분석,통계적공정관리
高형배열을사용한빅데이터분석
메모리에담을수없는큰데이터분석
통계계산속도개선
통계함수의병렬계산또는분산계산
코드 생성
统计和机器学习工具箱함수에대한C/ c++코드및MEX함수생성