통계 및 기계 학습을 이용한 데이터 분석 및 모델링

Statistics and Machine Learning Toolbox™는 데이터를 설명, 분석 및 모델링하는 기능 및을 제공합니다. 탐색적 데이터 분석을 위한 설명 통계 및 플롯을 사용하고 데이터에 확률 분포를 피팅하고 Monte Carlo 시뮬레이션에서 난수를 생성하며 가정 테스트를 수행할 수 있습니다. 회귀 및 분류화 알고리즘을 통해 데이터로부터 유출을 하고 예측 모델을 만들 수 있습니다.

다차원 데이터 분석을 위해, Statistics and Machine Learning Toolbox는 기능 선택, 단계별 회귀, PCA(주성분분석), 정규화 및 모델에 영향을 주는 기능 또는 변수를 파악할 수 있는 기타 차원 축소 방법을 제공합니다.

이 툴박스는 SVM(support vector machine), boosted 및 bagged 결정 트리, k-nearest neighbor, k-mean, k-medoid, 계층적 클러스터링, Gaussian 혼합 모델, hidden Markov 모델을 포함한 지도식 및 비지도식 머신 러닝 알고리즘을 제공합니다. 많은 통계 및 머신 러닝 알고리즘을 너무 커서 메모리에 저장할 수 없는 데이터 세트에 대한 계산에 사용할 수 있습니다.


Capabilities

탐색적 데이터 분석

대화형 그래픽을 통한 통계 플로팅, 클러스터 분석 알고리즘, 대형 데이터세트를 위한 설명적 통계를 통해 데이터를 탐색합니다.

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차원 축소

하나 이상의 예측자를 가진 함수로서 연속적인 응답 변수를 모델링할 수 있습니다.

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머신 러닝

미리 결정된 방정식을 모델로 가정하지 않고 데이터에서 직접 정보를 "학습"하는 알고리즘을 활용합니다.

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회귀 및 ANOVA

여러 변수를 분석할 수 있는 알고리즘과 함수를 활용합니다.

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확률 분포

모수 및 비모수적 확률 분포로 동작합니다.

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가설 검증, DOE 및 통계적 공정 제어(SPC)

통계 연산을 병렬로 실행하여 속도를 높이고 프로그램 또는 함수의 실행 시간을 단축합니다.

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빅데이터, 병렬 컴퓨팅 및 코드 생성

표본간 차이점이 명백한지, 더 많은 평가가 필요한지, 또는 데이터 분산과 일치하는지를 분석합니다.

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