统计和机器学习工具箱™比例功能应用程序对数据进行描述、分析和建模。网址:estadística描述性的，可视化的数据agrupación en clusters para el análisis exploratorio de datos，一个概率分布的数据，一般números aleatorios para simulaciones Montecarlo y realizar pruebas de hipótesis。Los algorithm de regresión y clasificación permiten外部推理de Los datos y crear modelos predicvos de forma interactiva应用分类学习者和回归学习者，ode forma 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。

机器学习的工具箱比例算法监督，半监督没有supervisado， incluyendo máquinas de vectores de soporte (SVM)， árboles de decisión boosting, redes neuronales shallow iciales, K-means y otros métodos de agrupación en clusters。Puede aplicar técnicas de interpretabilidad, tales como gráficas de dependencia parcial, valores de Shapley y LIME, además de generar automáticamente código C/ c++ para despliegue integrado。Simulink允许使用的模型，预测和模拟diseño模型。有很多算法，有一个工具箱，有一个完整的数据，有一个伟大的，有一个记忆的。