-void constructionModelesLassoMLE(
- // IN parameters
- const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
- const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
- const Real* piInit, // parametre initial des proportions
- const Real* gamInit, // paramètre initial des probabilités a posteriori de chaque échantillon
- Int mini, // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
- Int maxi, // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
- Real gamma, // valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
- const Real* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso
- const Real* X, // régresseurs
- const Real* Y, // réponse
- Real seuil, // seuil pour prendre en compte une variable
- Real tau, // seuil pour accepter la convergence
- const Int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
- const Int* A2, // matrice des coefficients des parametres non selectionnes
+void constructionModelesLassoMLE_core(
+ // IN parameters
+ const float* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
+ const float* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
+ const float* piInit,// parametre initial des proportions
+ const float* gamInit, // paramètre initial des probabilités a posteriori de chaque échantillon
+ int mini,// nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
+ int maxi,// nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
+ float gamma,// valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
+ const float* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso
+ const float* X, // régresseurs
+ const float* Y, // réponse
+ float seuil,// seuil pour prendre en compte une variable
+ float tau,// seuil pour accepter la convergence
+ const int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
+ const int* A2, // matrice des coefficients des parametres non selectionnes