35 double loss(
const Eigen::MatrixXd& eta,
const Eigen::MatrixXd& y);
44 double dual(
const Eigen::MatrixXd& theta,
45 const Eigen::MatrixXd& y,
46 const Eigen::VectorXd& w);
69 Eigen::MatrixXd
link(
const Eigen::MatrixXd& mu);
85 Eigen::MatrixXd
predict(
const Eigen::MatrixXd& eta);
The Multinomial class represents a multinomial logistic regression loss function.
double dual(const Eigen::MatrixXd &theta, const Eigen::MatrixXd &y, const Eigen::VectorXd &w)
Calculates the dual for the multinomial loss function.
Eigen::MatrixXd hessianDiagonal(const Eigen::MatrixXd &eta)
Calculates the hessian diagonal.
Eigen::MatrixXd inverseLink(const Eigen::MatrixXd &eta)
The inverse link function.
Eigen::MatrixXd preprocessResponse(const Eigen::MatrixXd &y)
Preprocesses the response for the Multinomial model.
Eigen::MatrixXd predict(const Eigen::MatrixXd &eta)
Return predicted response, which is an integer class label based on the predicted probabilities.
Eigen::MatrixXd link(const Eigen::MatrixXd &mu)
The link function.
double loss(const Eigen::MatrixXd &eta, const Eigen::MatrixXd &y)
Calculates the loss for the multinomial loss function.
The declartion of the Objctive class and its subclasses, which represent the data-fitting part of the...
Namespace containing SLOPE regression implementation.