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.


Capabilities

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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