Название: MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox User’s Guide (R2024b)
Автор: The MathWorks
Издательство: The MathWorks, Inc.
Год: September 2024
Страниц: 12578
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 57.4 MB

Statistics and Machine Learning Toolbox provides functions and apps to describe, analyze, and model data. You can use descriptive statistics, visualizations, and clustering for exploratory data analysis, fit probability distributions to data, generate random numbers for Monte Carlo simulations, and perform hypothesis tests. Regression and classification algorithms let you draw inferences from data and build predictive models either interactively, using the Classification and Regression Learner apps, or programmatically, using AutoML.

"Инструментарий статистики и машинного обучения" предоставляет функции и приложения для описания, анализа и моделирования данных. Вы можете использовать описательную статистику, визуализацию и кластеризацию для анализа данных, сопоставления распределений вероятностей с данными, генерации случайных чисел для моделирования методом Монте-Карло и проверки гипотез. Алгоритмы регрессии и классификации позволяют вам делать выводы на основе данных и использовать приложение Classification и Regression Learner или использовать AutoML для интерактивного анализа.

Для анализа многомерных данных и извлечения признаков инструментарий предоставляет методы анализа основных компонентов (PCA), регуляризации, сокращения и выбора признаков, которые помогут вам получить наилучшие прогнозы.

Инструментарий предоставляет управляемые, полууправляемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения, включая методы опорных векторов (SVM), увеличенные деревья решений, k-средние значения и другие методы кластеризации. Вы можете использовать методы интерпретации, такие как диаграммы частичных зависимостей и lime, или автоматически генерировать код на C/C++ для внедрения. Многие алгоритмы из инструментария могут быть использованы для наборов данных, которые слишком велики для хранения в памяти.