Analyser et modéliser des données en utilisant des statistiques et l’apprentissage automatique

Statistics and Machine Learning Toolbox™ propose des fonctions et des applications pour décrire, analyser et modéliser des données. Vous pouvez utiliser des statistiques descriptives et des graphiques pour faire de l’analyse exploratoire, des ajustements de distributions de probabilités à des données, générer des nombres aléatoires pour les simulations de Monte-Carlo et réaliser des tests d’hypothèses. Les algorithmes de régression et de classification vous permettent de déduire les inférences à partir des données et de construire des modèles prédictifs.

Pour l’analyse de données multidimensionnelles, Statistics and Machine Learning Toolbox propose la sélection de caractéristiques, la régression pas à pas, l’analyse en composantes principales, la régularisation et d’autres méthodes de réduction de dimension qui vous permettent d’identifier les variables ou caractéristiques ayant un impact significatif sur votre modèle.

Des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé et non supervisé sont à votre disposition, notamment les « support vector machines » (SVM), le boosting/bagging d’arbres de décision, les méthodes des k plus proches voisins, k-moyennes et k-médoïdes (k-nearest neighbor, k-means, k-medoids), le clustering hiérarchique, les mélanges gaussiens (GMM - Gaussian mixture models) et les modèles Markovien cachés. La plupart des algorithmes de statistiques et d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour des calculs sur des jeux de données qui sont trop importants pour être stockés en mémoire.


Capabilities

Analyse exploratoire des données

Explorez les données à l'aide de diagrammes statistiques avec des graphiques interactifs, des algorithmes pour les analyses de cluster et des statistiques descriptives pour les grands ensembles de données.

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Réduction de la dimensionnalité

Modélisez une variable de réponse continue comme une fonction d'un prédicteur ou plus.

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Apprentissage automatique

Utilisez des algorithmes qui « obtiennent » des informations directement à partir des données sans qu'il soit nécessaire d'utiliser une équation prédéterminée en tant que modèle.

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Régression et ANOVA

Utilisez des algorithmes et des fonctions pour analyser plusieurs variables.

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Distribution de probabilités

Travaillez avec des distributions de probabilités paramétriques et non paramétriques.

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Test d’hypothèses, plan d’expériences et contrôle des processus statistiques

Effectuez des calculs statistiques en parallèle, accélérant ainsi les processus et réduisant le temps d'exécution de votre programme ou de vos fonctions.

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Big Data, calcul parallèle et génération de code

Analysez si les différences d'échantillon à échantillon sont significatives et nécessitent une autre évaluation, ou si elles sont cohérentes avec la variation de données.

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