Примечание
Statistics and Machine Learning Toolbox предоставляет функции и приложения для описания, анализа и моделирования данных. Вы можете использовать описательную статистику и графики для анализа разведочных данных, подгонять распределения вероятностей к данным, генерировать случайные числа для моделирования Монте-Карло и выполнять проверки гипотез. Алгоритмы регрессии и классификации позволяют делать выводы из данных и строить прогностические модели.
Примечание
MATLAB Production Server позволяет включать пользовательскую аналитику в веб-приложения, базы данных и производственные корпоративные приложения, работающие на выделенных серверах или в облаке. Вы можете создавать алгоритмы в MATLAB, упаковать их с помощью MATLAB Compiler SDK, а затем развернуть их в MATLAB Production Server, без перекодирования или создания пользовательской инфраструктуры. Пользователи могут получить доступ к последней версии вашей аналитики автоматически.
Примечание
Text Analytics Toolbox предоставляет алгоритмы и визуализации для предварительной обработки, анализа и моделирования текстовых данных. Модели, созданные с помощью набора инструментов, можно использовать в таких приложениях, как анализ настроений, прогнозное обслуживание и тематическое моделирование.
Примечание
Curve Fitting Toolbox предоставляет приложение и функции для подгонки кривых и поверхностей к данным. Панель инструментов позволяет выполнять предварительный анализ данных, данные предварительной и последующей обработки, сравнивать модели-кандидаты и удалять выбросы. Вы можете провести регрессионный анализ, используя предоставленную библиотеку линейных и нелинейных моделей, или указать свои собственные уравнения. Библиотека предоставляет оптимизированные параметры решателя и условия запуска, чтобы улучшить качество ваших подгонок. Инструментарий также поддерживает методы непараметрического моделирования, такие как сплайны, интерполяция и сглаживание.
Примечание
Global Optimization Toolbox предоставляет функции для поиска глобальных решений проблем, которые содержат несколько максимумов или минимумов. К числу решающих инструментов относятся суррогат, поиск по шаблону, генетический алгоритм, рой частиц, моделируемый отжиг, мультистарт и глобальный поиск. Вы можете использовать эти решатели для задач оптимизации, где целевая функция или функция ограничения является непрерывной, прерывистой, стохастической, не имеет производных или включает моделирование или функции черного ящика. Для задач с несколькими целями вы можете идентифицировать фронт Парето, используя генетический алгоритм или решатели поиска по шаблону.