MATLAB的统计和机器学习工具箱提供了许多功能,包括:
统计分析:包括描述性统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等统计方法。
机器学习算法:包括监督学习算法(如支持向量机、决策树、神经网络等。)、无监督学习算法(如聚类分析、降维分析等。),半监督学习算法等。
特征工程:包括特征选择、特征提取、特征转换等。
模型评价:包括交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等评价方法。
模型解释:提供模型解释的方法,帮助用户理解模型的预测结果。
可视化工具:提供了各种可视化工具来帮助用户直观地理解数据和模型。
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