solver.h

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#pragma once
 
#include "../jit_normalization.h"
#include "../losses/loss.h"
#include "../sorted_l1_norm.h"
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/SparseCore>
#include <memory>
 
namespace slope {

class SolverBase
{
public:
  SolverBase(JitNormalization jit_normalization, bool intercept)
    : jit_normalization(jit_normalization)
    , intercept(intercept)
  {
  }

  virtual ~SolverBase() = default;

  virtual void run(
    Eigen::VectorXd& beta0,
    Eigen::VectorXd& beta,
    Eigen::MatrixXd& eta,
    const Eigen::ArrayXd& lambda,
    const std::unique_ptr<Loss>& loss,
    const SortedL1Norm& penalty,
    const Eigen::VectorXd& gradient,
    const std::vector<int>& working_set,
    const Eigen::MatrixXd& x,
    const Eigen::VectorXd& x_centers,
    const Eigen::VectorXd& x_scales,
    const Eigen::MatrixXd& y,
    const Eigen::VectorXd& observation_weights = Eigen::VectorXd()) = 0;

  virtual void run(
    Eigen::VectorXd& beta0,
    Eigen::VectorXd& beta,
    Eigen::MatrixXd& eta,
    const Eigen::ArrayXd& lambda,
    const std::unique_ptr<Loss>& loss,
    const SortedL1Norm& penalty,
    const Eigen::VectorXd& gradient,
    const std::vector<int>& working_set,
    const Eigen::SparseMatrix<double>& x,
    const Eigen::VectorXd& x_centers,
    const Eigen::VectorXd& x_scales,
    const Eigen::MatrixXd& y,
    const Eigen::VectorXd& observation_weights = Eigen::VectorXd()) = 0;

  virtual void run(
    Eigen::VectorXd& beta0,
    Eigen::VectorXd& beta,
    Eigen::MatrixXd& eta,
    const Eigen::ArrayXd& lambda,
    const std::unique_ptr<Loss>& loss,
    const SortedL1Norm& penalty,
    const Eigen::VectorXd& gradient,
    const std::vector<int>& working_set,
    const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>& x,
    const Eigen::VectorXd& x_centers,
    const Eigen::VectorXd& x_scales,
    const Eigen::MatrixXd& y,
    const Eigen::VectorXd& observation_weights = Eigen::VectorXd()) = 0;

  virtual void run(
    Eigen::VectorXd& beta0,
    Eigen::VectorXd& beta,
    Eigen::MatrixXd& eta,
    const Eigen::ArrayXd& lambda,
    const std::unique_ptr<Loss>& loss,
    const SortedL1Norm& penalty,
    const Eigen::VectorXd& gradient,
    const std::vector<int>& working_set,
    const Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double>>& x,
    const Eigen::VectorXd& x_centers,
    const Eigen::VectorXd& x_scales,
    const Eigen::MatrixXd& y,
    const Eigen::VectorXd& observation_weights = Eigen::VectorXd()) = 0;
 
protected:
  JitNormalization jit_normalization; 
  bool intercept;                     
};
 
} // namespace slope