Statistics Toolbox

Analyse und Modellierung von Daten mithilfe von Statistik und maschinellem Lernen

Die Statistics Toolbox™ stellt Statistik-Algorithmen und Algorithmen für maschinelles Lernen sowie Werkzeuge für Organisation, Analyse und Modellierung von Daten zur Verfügung. Sie können Regression oder Klassifizierung für Vorhersagemodelle verwenden, Zufallszahlen für Monte Carlo-Simulationen generieren, statistische Plots zur explorativen Datenanalyse verwenden und Hypothesentests durchführen.

Zur Analyse multidimensionaler Daten beinhaltet die Statistics Toolbox Algorithmen, mit denen Sie die auf Ihr Modell Einfluss nehmenden Hauptvariablen mit sequentieller Merkmalsauswahl identifizieren, Ihre Daten durch Hauptkomponentenanalyse transformieren, Regularisierung und Shrinkage anwenden oder partielle Least-Squares-Regression einsetzen können. Die Toolbox bietet Algorithmen für überwachtes und unüberbewachtes maschinelles Lernen, wie Support Vector Machines (SVMs), Entscheidungsbäume mit Boosting und Bagging, k-Means und hierarchisches Clustering, Suche nach k-Nearest-Neighbor, Gaußsche Mischverteilung und Hidden Markov Models.

Regressionsanalyse mit Statistics Toolbox: Funktionen in R2012a

Webinar anzeigen

Probieren Sie Statistics Toolbox

Testsoftware anfordern
Shashank Prasanna

Neuerungen

von Shashank Prasanna, Statistics Toolbox Technischer Experte