Analisi e modellazione dei dati con la statistica e tecniche di machine learning

Statistics and Machine Learning Toolbox™ offre funzioni e app per la descrizione, l’analisi e la modellazione di dati. È possibile utilizzare la statistica e i grafici descrittivi per l’analisi esplorativa dei dati, fitting di distribuzioni di probabilità dei dati, generare numeri casuali per simulazioni Monte Carlo e condurre test di ipotesi. Gli algoritmi di regressione e classificazione consentono di fare deduzioni da dati e costruire modelli predittivi.

Per l'analisi dei dati multidimensionali, Statistics ande Machine Learning Toolbox fornisce metodi di selezione offre la selezione sequenziale delle feature, la regressione graduale, l’analisi del alle componente principale (PCA), la regolarizzazione e altri metodi di riduzione della dimensionalità che permettono di identificare le variabili o feature che influenzano il modello.

Il toolbox fornisce algoritmi per l'apprendimento automatico con e senza supervisione, compresi support vector machine (SVM), alberi decisionali con boosting e bagging, k-nearest neighbor, k-means, k-medoids, clustering gerarchico, misture di gaussiane e modelli di tipo hidden Markov. È possibile utilizzare molte delle statistiche e degli algoritmi di machine learning per eseguire calcoli sui set di dati troppo grandi per essere archiviati in memoria.


Capabilities

Analisi esplorativa dei dati

Esplorazione dei dati tramite rappresentazione statistica con grafici interattivi, algoritmi per analisi cluster e statistiche descrittive per set di dati di grandi dimensioni.

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Riduzione di dimensionalità

Modellazione di una variabile di risposta continua in funzione di uno o più predittori.

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Machine Learning

Utilizzo di algoritmi per "apprendere" le informazioni direttamente dai dati senza presupporre un'equazione predeterminata come modello.

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Regressione e ANOVA

Utilizzo di algoritmi e funzioni per l'analisi di più variabili.

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Distribuzioni di probabilità

Distribuzioni probabilistiche parametriche e non parametriche.

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Test delle ipotesi, progettazione di esperimenti e controllo statistico di processo

Calcoli statistici in parallelo per aumentare la velocità e ridurre i tempi di esecuzione di programmi e funzioni.

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Big data, calcolo parallelo e generazione di codice

Possibilità di analizzare se le differenze da campione a campione sono significative e se richiedono ulteriore valutazione o se sono coerenti alla variazione dei dati.

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