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elglm:用于演示预期对数似然性的matlab例程
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2021-05-11
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埃尔格姆 用于演示预期对数似然性的matlab例程 说明:计算标准回归和线性非线性Poisson峰值模型的最大“预期对数似然”。 演示如何使用此估计器来近似最大似然估计。 相关出版物: [Ramirez,AD; Paninski,L.,“通过预期的对数似然性对广义线性模型进行快速推断”, 《计算神经科学杂志》(36),2014年] 依存关系 )Matlab的 )统计和机器学习工具箱 )马克·施密特(Mark Schmidt)的minFunc工具箱 对于秒杀GLMDemo.m )来自枕头实验室的GLMspiketools )下载并安装GLM Net 安装 下载elglm zip文件或克隆存储库:“ git clone ” 下载并安装相关代码(minFunc以及可选的GLMspiketools和glmnet)。 GLMspiketools需要mex文件编译。 glmnet也可能
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elglm-master.zip (30个子文件)
elglm-master
demos
LNPDemo.m 2KB
spikeGLMDemo.m 1KB
core
MLApproxGLMNET.m 1KB
MLApprox.m 1KB
mele.m 3KB
mpele.m 3KB
LICENSE 34KB
tools
spikeGLMsimulation.m 4KB
setup_GLMNET.m 1KB
expandFitPrs.m 1KB
reinsertFitPrs_GLM_adrMod.m 709B
fixc2ind.m 3KB
loglikglm.m 602B
extractFitPrs_GLM_adrMod.m 885B
stimConv.m 266B
calcRegPathMSE.m 2KB
makeFittingStruct_GLM_adrMod.m 4KB
plotEstimatorsSpikeGLM.m 2KB
LNPsimulation.m 1KB
minGTMSE.m 1KB
MLGLMNET.m 657B
prepareSpikeGLMFit.m 741B
toeplitzblk.m 820B
simGLM_adrMod.m 4KB
setupfitting_GLM_adrMod.m 4KB
ggsim2theta.m 550B
loglikglmL2.m 703B
parseNameValueoptions.m 1KB
plotEstimatorsLNP.m 928B
README.md 1KB
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