Statistics Toolbox

주요 특징

  • 선형, 일반화된 선형, 비선형, robust, regularized, ANOVA 및 mixed-effects 모델을 포함한 회귀 기법
  • 대상에 대한 다중 측정을 사용하는 데이터 반복 측정 모델링
  • copulas 및 Gaussian 혼합을 포함한 단일 변량 및 다변량 확률 분포
  • 난수 및 준난수 생성기 및 Markov 체인 샘플러
  • 분포, 분산 및 위치를 위한 가설 검증, 최적화, 성분 분석 및 응답 곡면 설계를 위한 실험 계획(DOE) 법
  • SVM(support vector machine), boosted 및 bagged decision trees, k-nearest neighbor, Naïve Bayes, 및 판별 분석을 포함한 관supervisied machine learning 알고리즘,
  • k-평균 및 hierarchical clustering, Gaussian 혼합, 및 hidden Markov 모델을 포함한 unsupervised machine learning 알고리즘
다음: 탐색 데이터 분석

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Machine Learning with MATLAB

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