【文件属性】：
文件名称：mlss-2016：MLSS 2016材料
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 23:49:58
python machine-learning tutorial material graph
MLSS 2016
这是在Cadiz于MLSS-2016举行的网络上机器学习的实用材料。
本教程分为两个部分
图推理
这是我们在MLSS-2016中有关网络学习的教程中使用的代码。 本教程基于此处描述的NetRate算法：
M. Gomez-Rodriguez，D。Balduzzi，B。Schölkopf。 揭示扩散网络的时间动态。 2011年，第28届国际机器学习大会（ICML）。
代
生成代码是用Python 3编写的。
要求
数据生成的requirements.txt在requirements.txt 。
图形
脚本generate-graph.py可用于生成图形文件以及解决方案A
【文件预览】：
mlss-2016-master
----requirements.txt(198B)
----.gitignore(23B)
----recurrent_events()
--------plotHawkes.m(655B)
--------preprocessEv.m(256B)
--------simPointProcess.py(4KB)
--------Hawkes_log_lik.m(201B)
--------sampleHawkes.m(75B)
--------simPointProcess.m(1KB)
----graph_inference()
--------solve_cascade.m(3KB)
--------utils.py(853B)
--------csv2dot.sh(161B)
--------run_cascade.py(3KB)
--------solve_cascade.py(4KB)
--------solve_cascade_no_cvx.py(4KB)
--------solution.csv(61KB)
--------cascades.csv(30KB)
--------calc_score.m(327B)
--------generate-graph.py(2KB)
--------graph.csv(7KB)
----README.md(2KB)