Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03516.jsonl.gz/2939

Weiter: Explorative Datenanalyse
Hauptmerkmale
- Regressionstechniken einschließlich linearer, generalisierter linearer, nichtlinearer, robuster, regularisierter, ANOVA- und Mixed-Effects-Modelle
- Modellierung von wiederholten Werten für Daten mit mehreren Messungen pro Subjekt
- Univariate und multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen einschließlich Copulas und Gaußsche Mischverteilungen.
- Erzeugung von zufälligen und quasi-zufälligen Zahlen und Markov-Ketten-Abtaster
- Hypothesentests zu Verteilung, Streuung und Ort und Design-of-Experiments (DOE)-Methoden für optimale Versuchsplanung und Response-Surface-Entwürfe.
- Algorithmen für überwachtes maschinelles Lernen,einschließlich Support Vector Machines (SVMs), Entscheidungsbäume mit Boosting und Bagging, k-Nearest-Neighbor, Naive Bayes und Diskriminanzanalyse
- Algorithmen für unüberwachtes maschinelles Lernen, einschließlich k-Means und hierarchischem Clustering, Gaußsche Mischverteilung und Hidden Markov Models