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