統計と機械学習を使用してデータを分析およびモデル化

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、データを記述、解析およびモデル化する関数やアプリが備わっています。記述統計および探索的データ解析のためのプロットを使用したり、データを確率分布で近似したり、モンテカルロ シミュレーションのために乱数を生成できるほか、仮説検定を行うことも可能です。回帰および分類アルゴリズムにより、データから推定を行い、予測モデルを作成できます。

また、多次元データの解析については、Statistics and Machine Learning Toolbox では特徴選択、ステップワイズ回帰、主成分分析 (PCA)、正則化およびその他の次元削減方法が提供されており、モデルに影響を与える変数または特徴の特定が可能です。

このツールボックスは、SVM (サポート ベクター マシン)、ブースティングされた決定木とバギングされた決定木、k 最近傍、 k 平均、k –medoid 法、階層クラスタリング、混合ガウスモデルおよび隠れマルコフ モデルを含む教師ありおよび教師なしの機械学習アルゴリズムを提供します。多くの統計および機械学習アルゴリズムは、メモリに収まりきらない大きなデータ セットの計算に使用できます。


機能

探索的データ解析

対話型グラフィックスによる統計プロッティング、クラスター解析のためのアルゴリズム、大規模なデータセットのための記述統計を通じてデータを検討します。

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次元削減

連続応答変数を 1 つ以上の予測子の関数としてモデル化します。

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機械学習

あらかじめ決められた方程式をモデルとして仮定せずに、データから直接情報を "学習" するアルゴリズムを使用します。

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回帰および ANOVA

アルゴリズムと関数を使用して複数の変数を解析します。

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確率分布

パラメトリックとノンパラメトリックの確率分布を使って作業します。

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仮説検定、DOE および統計的工程管理

統計的な計算を並列で実行し、作成したプログラムや関数を高速化し、実行時間を短縮します。

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ビッグ データ、並列計算、およびコード生成

サンプルごとの差異が顕著でさらなる詳細な評価を要するのか、それともデータ変動に沿ったものであるのかを解析します。

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ドキュメンテーション

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関数

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