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Statistics Toolbox 製品の説明

統計および機械学習による解析とモデル化

Statistics Toolbox™ では、統計および機械学習アルゴリズムとツールを使用して、データを編成、解析およびモデル化することができます。これにより、回帰または分類を使用した予測モデル化、モンテカルロ シミュレーションの乱数生成、統計プロットを使用した探索的データ解析、仮説検定を実行できます。

多次元データを解析する場合は、Statistics Toolbox に含まれるアルゴリズムを使用すると、逐次特徴選択によりモデルに影響するキー変数の特定、主成分分析によるデータ変換、正則化および縮小推定の適用、部分最小二乗回帰を使用できるようになります。このツールボックスでは、SVM (サポート ベクター マシン)、決定木のブースティングおよびバギング、k 平均および階層クラスタリング、k 近傍探索、ガウス混合モデル、隠れマルコフ モデルなど、教師ありおよび教師なし機械学習アルゴリズムを利用できます。

主な機能

  • 線形、一般化線形、非線形、ロバスト、正規化、ANOVA、混合効果モデルなどの回帰手法

  • 被験者ごとの複数の測定によるデータの反復測定モデリング

  • コピュラとガウスの混合を含む一変量および多変量確率分布

  • 乱数および準乱数発生器とマルコフ連鎖の例

  • 分布、分散、位置に関する仮説検定と、最適計画法、要員計画法、応答曲面計画法に関する実験計画法 (DOE)

  • SVM (サポート ベクター マシン)、決定木のブースティングおよびバギング、k 近傍法、単純ベイズ、判別分析を含む、教師あり機械学習のアルゴリズム

  • k 平均および階層クラスタリング、ガウス混合モデル、隠れマルコフ モデルを含む、教師なし機械学習のアルゴリズム

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