使用Matlab实现NIPS'2018随机非参数事件张量分解

资源摘要信息:"matlab数据输入代码-Stochastic-Nonparametric-Event-Tensor-Decomposition:NIPS'2" 1. MATLAB数据输入代码 本文件标题表明，其中包含了用于进行随机非参数事件张量分解的MATLAB代码。该代码是NIPS'2018年会上提出的算法的实现，用于处理和分析多维数据集。 2. NIPS'2018 NIPS，即神经信息处理系统会议（Neural Information Processing Systems），是机器学习和计算神经科学领域的顶级会议之一。在2018年会议上，可能有多篇与随机非参数事件张量分解相关的论文发表，本代码是其中一篇论文的实现。 3. 麻省理工学院执照 文件描述中提到“麻省理工学院执照”，这可能意味着相关的算法和代码是在麻省理工学院的授权下开发或发布的。在学术界，研究成果往往需要遵循特定的许可协议，以确保知识产权得到保护，同时促进知识的共享和交流。 4. 随机非参数事件张量分解存储库 这表示在运行代码之前，需要先下载与之配套的随机非参数事件张量分解存储库。这个存储库可能包括算法所需的所有辅助函数和必要的数据文件，以便能够复现实验和结果。 5. MATLAB运行说明 描述中提供了详细的指令来说明如何在MATLAB环境中运行该代码。具体操作包括打开MATLAB，调用特定的脚本文件，并以适当的参数运行以获取模型或进行测试对数似然的计算。 6. 分类模型与测试脚本 代码分为不同的模型类型（rfp-hp、cp-pp、cpmarkov-pp、rfp-pp），每种模型类型都有其对应的数据测试文件（如hybrid.m、v2.m、more.m等）。这些脚本文件用于执行模型训练、参数估计以及对数似然测试，以评估模型性能。 7. 系统开源 标签中的“系统开源”表明，这项研究或相关的软件可能是开源的。开源软件意味着代码可以被任何人免费获取和使用，通常也可以被其他开发者自由地修改和扩展。 8. 压缩包子文件名称 文件的名称为“Stochastic-Nonparametric-Event-Tensor-Decomposition-master”，这表明在压缩文件中，我们可能找到名为“master”的主文件夹，其中包含所有相关的代码文件、文档说明和必要的数据。从文件名可以推测这是一个完整的项目源代码。 总结以上信息，该文件包含的是一套用于随机非参数事件张量分解的MATLAB代码，该方法可能是由麻省理工学院的科学家们在NIPS'2018年会提出的。这些代码被组织在一个开源存储库中，并为用户提供了一个分步骤的指南来如何运行这些代码，从而实现特定的模型训练和测试过程。通过这种方法，研究人员和开发者能够根据提供的脚本文件进行模型构建和性能评估，以进一步推动该领域的研究或解决特定的科学问题。