Документация

Найдите что-либо подобное функциональности Statistics and Machine Learning Toolbox

Можно использовать любую из функций Statistics and Machine Learning Toolbox™ с построениями Parallel Computing Toolbox такой как parfor (Parallel Computing Toolbox) и spmd (Parallel Computing Toolbox). Однако некоторые функции, такие как те с интерактивными отображениями, могут потерять функциональность параллельно. В частности, отображения и интерактивное использование не являются эффективными на рабочих (см. Словарь для Параллельного Расчета).

Кроме того, некоторые функции Statistics and Machine Learning Toolbox улучшены, чтобы использовать параллельные вычисления внутренне. Например, некоторая модель, соответствующая функциям, выполняет гипероптимизацию параметров управления параллельно. Для полного списка функций Statistics and Machine Learning Toolbox, которые поддерживают параллельные вычисления, см. Функциональный Список (Автоматическая Параллельная Поддержка). Для указаний и ограничений по применению каждой функции смотрите Автоматический Параллельный Раздел поддержки на странице ссылки на функцию.

Как вычислить параллельно

Этот раздел уступает самому простому дорогу, чтобы использовать расширенные функции параллельно. Для более усовершенствованных тем, включая проблемы воспроизводимости и вложенный parfor циклы, смотрите, что другие темы в Ускоряют Статистические Расчеты.

Для получения информации о параллельном статистическом вычислении в командной строке войти

help parallelstats

Чтобы иметь функцию вычисляют параллельно:

• Настройте параллельную среду

• Установите UseParallel Опция к true

• Вызовите функцию Используя структуру опций

parpool(n)

paroptions = statset('UseParallel',true);

% Run crossval in parallel
cvMse = crossval('mse',x,y,'predfun',regf,'Options',paroptions);

% Run bootstrp in parallel
sts = bootstrp(100,@(x)[mean(x) std(x)],y,'Options',paroptions);

% Run TreeBagger in parallel
b = TreeBagger(50,meas,spec,'OOBPred','on','Options',paroptions);

delete mypool