46 double loss(
const Eigen::MatrixXd& eta,
const Eigen::MatrixXd& y)
override;
59 double dual(
const Eigen::MatrixXd& theta,
60 const Eigen::MatrixXd& y,
61 const Eigen::VectorXd& w)
override;
96 const Eigen::MatrixXd& eta,
97 const Eigen::MatrixXd& y)
override;
104 Eigen::MatrixXd
link(
const Eigen::MatrixXd& mu)
override;
118 Eigen::MatrixXd
predict(
const Eigen::MatrixXd& eta)
override;
Implementation of the Quadratic loss function.
double dual(const Eigen::MatrixXd &theta, const Eigen::MatrixXd &y, const Eigen::VectorXd &w) override
Computes the dual function for the quadratic loss.
Eigen::MatrixXd inverseLink(const Eigen::MatrixXd &eta) override
The link function, also known as the mean function.
Eigen::MatrixXd hessianDiagonal(const Eigen::MatrixXd &eta) override
Calculates hessian diagonal.
Eigen::MatrixXd preprocessResponse(const Eigen::MatrixXd &y) override
Preprocesses the response for the quadratic model.
void updateWeightsAndWorkingResponse(Eigen::MatrixXd &w, Eigen::MatrixXd &z, const Eigen::MatrixXd &eta, const Eigen::MatrixXd &y) override
Updates weights and working response for IRLS algorithm.
double loss(const Eigen::MatrixXd &eta, const Eigen::MatrixXd &y) override
Calculates the quadratic (least-squares) loss.
Eigen::MatrixXd link(const Eigen::MatrixXd &mu) override
The link function.
Eigen::MatrixXd predict(const Eigen::MatrixXd &eta) override
Return predicted response, which is the same as the linear predictor.
The declartion of the Objctive class and its subclasses, which represent the data-fitting part of the...
Namespace containing SLOPE regression implementation.