Statistics and Machine Learning Toolbox™ позволяет вам использовать параллельные вычисления, чтобы ускорить определенные статистические расчеты. В параллельных вычислениях, одном MATLAB® клиентский сеанс распределяет сегменты кода нескольким рабочим для независимой обработки, и затем комбинирует эти отдельные результаты завершить расчет. Используйте параллельные вычисления, чтобы ускорить методы передискретизации, такие как начальная загрузка и складной нож, повышение и укладывание в мешки деревьев решений, перекрестная проверка, кластеризируя алгоритмы и т.д. Для полного списка функций Statistics and Machine Learning Toolbox, которые поддерживают параллельные вычисления, см. Функциональный Список (Автоматическая Параллельная Поддержка).
Некоторые функции принимают gpuArray Входные параметры (Parallel Computing Toolbox) так, чтобы можно было ускорить код путем работы графического процессора (GPU). Для полного списка функций Statistics and Machine Learning Toolbox, которые принимают массивы графического процессора, см. Функциональный Список (Массивы графического процессора).
У вас должна быть лицензия Parallel Computing Toolbox™, чтобы использовать функциональность параллельных вычислений и массивы графического процессора.
Параллельные вычисления быстрого запуска для Statistics and Machine Learning Toolbox
Начните с параллельным статистическим вычислением.
Концепции параллельных вычислений в Statistics and Machine Learning Toolbox
Обзор идей в параллельных статистических расчетах.
Когда запустить статистические функции параллельно
Решение, когда вызвать функции параллельно.
Использование параллельных вычислений parfor с функциями статистики.
Реализуйте складной нож Используя параллельные вычисления
Ускорьте складной нож с помощью параллельных вычислений.
Реализуйте перекрестную проверку Используя параллельные вычисления
Ускорьте перекрестную проверку с помощью параллельных вычислений.
Реализуйте начальную загрузку Используя параллельные вычисления
Ускорьте начальную загрузку с помощью параллельных вычислений.
Воспроизводимость в параллельных статистических расчетах
Как получить идентичные результаты повторных параллельных расчетов.
Анализируйте и данные модели на графическом процессоре
Ускорьте код при помощи gpuArray входных параметров.
