Analyse und Modellierung von Daten mithilfe von Statistik und maschinellem Lernen

Die Statistics and Machine Learning Toolbox™ bietet Funktionen und Apps zur Beschreibung, Analyse und Modellierung von Daten. Sie können deskriptive Statistiken und Diagramme zur explorativen Datenanalyse verwenden, Wahrscheinlichkeitsverteilungen an Daten anpassen, Zufallszahlen für Monte-Carlo-Simulationen erzeugen und Hypothesentests durchführen. Mit Regressions- und Klassifikationsalgorithmen können Sie Rückschlüsse aus Daten ziehen und Prognosemodelle erstellen.

Für die Analyse multidimensionaler Daten ermöglicht die Statistics and Machine Learning Toolbox die Identifikation von Schlüsselvariablen oder Merkmalen, die Einfluss auf Ihr Modell haben, mit Merkmalsauswahl, schrittweiser Regression, Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA), Regularisierung und anderen Methoden zur Verringerung der Dimensionalität.

Die Toolbox bietet Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Machine Learning, wie Support Vector Machines (SVMs), Entscheidungsbäume mit Boosting und Bagging, k-Nearest-Neighbor, k-Means, k-Medoids, hierarchisches Clustering, Gauß‘sche Mischverteilungsmodelle und Hidden Markov Modelle. Viele der Mechanismen für Statistik und Machine Learning können für Berechnungen an Datensätzen eingesetzt werden, die zu groß sind, um in den Arbeitsspeicher zu passen.


Produktkategorien

Explorative Datenanalyse

Untersuchung von Daten über statistische Auswertungen mit interaktiven Grafiken, Algorithmen zur Clusteranalyse und beschreibende Statistik für große Datensätze.

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Verringerung der Dimensionalität

Modellierung einer kontinuierlichen abhängigen Variablen als Funktion von einem oder mehreren Prädiktoren.

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Machine Learning

Verwendung von Algorithmen, die direkt aus Daten “lernen", ohne vorher eine bestimmte Gleichung als Modell anzunehmen.

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Regression und ANOVA

Verwendung von Algorithmen und Funktionen zur Analyse von mehreren Zufallsvariablen.

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Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Arbeiten mit parametrischen und nichtparametrischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

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Hypothesentests, statistische Versuchsplanung (DOE) und statistische Verfahrenskontrolle

Parallele Durchführung statistischer Berechnungen, um die Rechengeschwindigkeit zu erhöhen und die Ausführungszeit Ihrer Programme oder Funktionen zu reduzieren.

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Big Data, Parallel Computing und Codeerstellung

Analyse, ob Unterschiede zwischen Stichproben signifikant sind und weiterer Auswertung bedürfen oder mit Datenabweichungen konsistent sind.

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Produktressourcen

Erfahren Sie mehr über Statistics and Machine Learning Toolbox, indem Sie die folgenden Materialien studieren.

Dokumentation

In der Dokumentation lernen Sie Statistics and Machine Learning Toolbox-Funktionen und -Features kennen. Sie finden dort auch Versionshinweise und Beispiele.

Funktionen

Durchsuchen Sie die Liste der verfügbaren Statistics and Machine Learning Toolbox-Funktionen.

System-Voraussetzungen

Systemanforderungen für die aktuelle Statistics and Machine Learning Toolbox-Version.

Technische Artikel

Lesen Sie Artikel über die technischen Vorteile bei Einsatz von Statistics and Machine Learning Toolbox.

Anwenderberichte

Lesen Sie, wie Statistics and Machine Learning Toolbox die Forschung und Entwicklung in Ihrer Branche beschleunigt.

Community und Unterstützung

Finden Sie Antworten auf Fragen und durchsuchen Sie Ressourcen zur Fehlerbehebung.

Apps

Mit den Statistics and Machine Learning Toolbox-Apps können Sie über eine interaktive Schnittstelle rasch auf allgemeine Aufgaben zugreifen.


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technischer Experte für Statistics and Machine Learning Toolbox

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Statistics and Machine Learning Toolbox erfordert: MATLAB


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