文件名称：elglm:用于演示预期对数似然性的matlab例程
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 05:15:57
MATLAB
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
【文件预览】：
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)