matlab代码影响-MHP:多元Hawkes过程的生成和MLE估计。
matlab代码影响MHP
这个库包含用于产生事件，并估计使用A
M
ultivariateħawkes
P
rocess参数重量轻的Python实现。
它包含以下代码组件：
HP/simulators
：使用改进的Ogata的细化算法生成具有给定参数的级联。
HP/estimators
：使用最大似然估计多元霍克斯过程的参数。
从复制并稍加修改了模拟代码。
与朴素的实现相比，该代码经过了优化，可以改善运行时。
如果您碰巧使用此代码，请考虑引用我们的。
这是
@inproceedings{soni2019detecting,
title={Detecting
Social
Influence
in
Event
Cascades
by
Comparing
Discriminative
Rankers},
author={Soni,
Sandeep
and
Ramirez,
Shawn
Ling
and
Eisenstein,
Jacob},
booktitle={The
2019
ACM
SIGKDD
Workshop
on
Causal
Discovery},
pages={78--9
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资源详情
[{"title":"（ 7 个子文件 10KB ） matlab代码影响-MHP:多元Hawkes过程的生成和MLE估计。","children":[{"title":"MHP-master","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 1.13KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"HP","children":[{"title":"simulators.py <span style='color:#111;'> 11.57KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"HPUtils.py <span style='color:#111;'> 1.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"estimators.py <span style='color:#111;'> 10.23KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"__init__.py <span style='color:#111;'> 0B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]
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