Statistics Toolbox

Analyser et modéliser des données en utilisant les statistiques et le “machine learning”

La Statistics Toolbox™ propose des algorithmes, des outils statistiques et des techniques d’apprentissage automatique pour l’organisation, l’analyse et la modélisation de données. Il est possible d’utiliser une régression ou une classification pour la modélisation prédictive, de générer des nombres aléatoires pour les simulations Monte Carlo, d’utiliser des diagrammes statistiques pour l’analyse de données exploratoire, et d’exécuter des tests d’hypothèses.

Pour l’analyse de données multidimensionnelles, la Statistics Toolbox inclut des algorithmes qui permettent d’identifier les variables clés qui ont un impact sur votre modèle avec la sélection séquentielle des prédicteurs, de transformer vos données avec l’analyse en composantes principales, d’appliquer une régularisation et une diminution, ou d’utiliser une régression partielle des moindres carrés. La toolbox propose des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, y compris les machines à vecteurs de support (SVM), les arbres de décisions de boosting et de bagging, la classification hiérarchique, le partitionnement de données suivant l’algorithme des k-moyennes, les mélanges gaussiens et les modèles de Markov cachés.

Analyse de régression avec la Statistics Toolbox

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Shashank Prasanna

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de Shashank Prasanna, expert technique de Statistics Toolbox