Toolbox™ статистики и машинного обучения поддерживает генерацию случайных чисел из различных распределений. Каждый генератор случайных чисел (RNG) представляет параметрическое семейство распределений. RNG возвращают случайные числа из указанного распределения в массиве заданных измерений.
Другие функции генерации случайных чисел, которые не поддерживают конкретные распределения, включают в себя:
RNG в программном обеспечении Statistics and Machine Learning Toolbox зависят от потока случайных чисел по умолчанию MATLAB ® через rand и randn функции. Каждый RNG использует один из способов, обсуждаемых в общих методах генерации псевдослучайных чисел, для генерации случайных чисел из данного распределения.
Управляя потоком случайных чисел по умолчанию и его состоянием, можно управлять тем, как RNG в программе Statistics and Machine Learning Toolbox генерируют случайные значения. Например, чтобы воспроизвести одну и ту же последовательность значений из RNG, можно сохранить и восстановить состояние потока по умолчанию или сбросить поток по умолчанию. Дополнительные сведения об управлении потоком случайных чисел по умолчанию см. в разделе Управление глобальным потоком с помощью RandStream.
MATLAB инициализирует поток случайных чисел по умолчанию в одно и то же состояние при каждом запуске. Таким образом, RNG в программе Statistics and Machine Learning Toolbox будут генерировать одну и ту же последовательность значений для каждого сеанса MATLAB, если вы не измените это состояние при запуске. Один простой способ сделать это - добавить команды в startup.m такие как
rng shuffleинициализируют поток случайных чисел по умолчанию в другое состояние для каждого сеанса.
В следующей таблице перечислены поддерживаемые распределения и их соответствующие функции генерации случайных чисел.