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Statistics Toolbox

Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden Berechnungsmethoden, um Informationen direkt aus Daten zu „lernen“, ohne vorher eine bestimmte Gleichung als Modell zu übernehmen. Mit wachsender Anzahl von Stichproben, die zum Lernen zur Verfügung stehen, können diese Algorithmen ihre Leistung adaptiv steigern.
Maschinelle Lernverfahren mit MATLAB
3:02
Datenaufbereitung und Training von Modellen zu maschinellen Lernverfahren mit MATLAB
Mit Klassifizierungsalgorithmen können Sie eine kategorische abhängige Variable als Funktion von einem oder mehreren Prädiktoren modellieren. Die Statistics Toolbox bietet eine Vielzahl parametrischer und nichtparametrischer Klassifikationsalgorithmen, wie:
Einführung in die Klassifizierung
9:00
Entwickeln Sie prädiktive Modelle zur Klassifizierung von Daten.
Sie können die Qualität des Fits für die resultierenden Klassifizierungmodelle mit Hilfe von Techniken bewerten, wie:
Statistics Toolbox bietet verschiedene Algorithmen zur Datenanalyse durch k-Means, hierarchisches Clustering, Gaußsche Mischverteilungsmodelle oder Hidden Markov Models. Wenn die Clusteranzahl unbekannt ist, bietet die Toolbox Techniken zur Clusterschätzung, um die Anzahl der in den Daten vorhandenen Cluster basierend auf einer benutzerdefinierten Metrik zu bestimmen.
Gencluster mithilfe von k-Means (Beispiel)
Erfahren Sie, wie Muster in Genexpressionsprofilen durch Untersuchung der Genexpressionsdaten entdeckt werden können.
Mit Regressionsalgorithmen können Sie eine kontinuierliche abhängige Variable als Funktion von einem oder mehreren Prädiktoren modellieren. Die Statistics Toolbox bietet eine Vielzahl parametrischer und nichtparametrischer Klassifikationsalgorithmen, wie: