统计和机器学习工具箱™比例功能应用程序对描述，分析和模型数据。pudedeutilizar estadística描述，可视化数据和agrupación集群para análisis数据探索，概率分布数据，通用números随机数据和模拟monte - araralalrealizalpruebas hipótesis。分类学习器和回归学习器，分类学习器和回归学习器，分类学习器和回归学习器programática con AutoML。
对位el分析德拿督多维y la extraccion de caracteristicas la工具箱proporciona metodos de分析de组件螯(PCA), regularizacion, reduccion de dimensionalidad y de caracteristicas seleccion permiten要区分变量con la maxima capacidad predictiva。
机器学习监督，半监督的工具箱比例算法没有supervisado，包括:máquinas de向量de soporte (SVM)， árboles de decisión boosting, redes neurales surfaciciales, K-means y otros métodos de agrupación en clusters。Puede aplicar técnicas de interpretabilidad, tales como gráficas de dependcia parcial, valores de Shapley LIME, además de generar automáticamente código C/ c++ para despliegue integrgrado。本地模拟模型允许使用模型预测与模拟diseño模型的模拟。很多算法，工具箱，程序，程序，结合，数据，程序，程序，大，程序，记忆。
Estadísticas description as y visualización
探索los datos través de representación estadística con gráficas interactivas y visuales, y estadísticas descriptivas。理解描述rápidamente conjuntos de datos de gran tamaño con estadísticas descriptivas, como medidas de tendencia central, dispersión, forma, correlación y covarianza。
Análisis de集群
识别客户características aplicando K-means, DBSCAN, jerárquico y otros métodos de agrupación en clusters, así como dividiendo los datos en grupos o clusters。确定el número óptimo de clusters para los datos utilities ditos criterios de evaluación。探测anomalías para identityvalores atípicos y novedades。
方差分析
一种不同的方式orígenes y确定si la variación激增不同的方式población。利用análisis de la方差分析(ANOVA) de un factor, de dos factors, multifactor, multivariante y no paramétrico, así como análisis de la协方差分析(ANOCOVA) y análisis de la方差分析de medidas repetidas (RANOVA)。
Regresion
利用la app回归学习器，o entrene y evalúe de manera programática modelos de regresión线性，高斯过程，máquinas de矢量de soporte, redes神经元集合。
Clasificacion
利用la app分类学习器，o entrene y valide de manera programática modelos de regresión logística, máquinas de vecres de soporte， árboles de decisión促进了浅表神经元。
Reducción de la dimensionalidad y extracción de características
外文características de imágenes, señales, texto y datos numéricos。探索全新的创意características关于迭代的想法，如何选择最理想的人。幻化的维度características存在的新变量predicción笛卡尔的笛卡尔的características描述的门después德拉transformación，有一种方法selección自动的características。
概率分布
连续分布和离散，利用gráficas estadísticas para evaluate la bondad de Ajuste, y calcule funciones de densidad de probabilidad y funciones de distribución cumulative para más de 40个分布和差异。
Pruebas de hipótesis
萨克结论清醒的una población en base a la evidence estadística de una muestra。现实世界，分配世界和不分配世界paramétricas para muestras únicas，独立世界。Pruebe la autocorrección y la随机的，y比较分布。
Estadistica工业
Analice estadísticamente对数据的影响和趋势。Diseñe实验对视探测平面prácticos清醒cómo操纵数据对一般的计算结果información清醒的数据计算结果。可视化和分析数据的时间和数据的计算和统计，和监测evalúe工业进程的日历。
Análisis de大数据con arrays altos
使用计算公式和计算公式的阵列clasificación, regresión和agrupación在计算公式和计算公式的集群中，计算公式和计算公式的集群código。
Generación de código
generere código C/ c++ portátil y易读para inferir modelos de clasificación y regresión, estadísticas description as y distribuciones de概率。generere código C/ c++ de predicción con precisión还原，y actualice parámetros de modelos desplegados sin esesidad de volver a general el código de predicción。
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