X-Git-Url: https://git.auder.net/?p=valse.git;a=blobdiff_plain;f=pkg%2Fsrc%2FEMGLLF.c;fp=pkg%2Fsrc%2Fsources%2FEMGLLF.c;h=978f2530936e47235d22e8d124a55d488d8f1268;hp=b77f24a7ff218d115f2981bf77f2e646f1856ade;hb=1196a43d961a95abc18d3c8e777e9a4e8233e562;hpb=859c30ec72871f923da0498c14a94e67b0219875 diff --git a/pkg/src/sources/EMGLLF.c b/pkg/src/EMGLLF.c similarity index 91% rename from pkg/src/sources/EMGLLF.c rename to pkg/src/EMGLLF.c index b77f24a..978f253 100644 --- a/pkg/src/sources/EMGLLF.c +++ b/pkg/src/EMGLLF.c @@ -6,30 +6,30 @@ // TODO: don't recompute indexes ai(...) and mi(...) when possible void EMGLLF_core( // IN parameters - const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé - const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé + const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalise + const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalise 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, // puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif - Real lambda, // valeur du paramètre de régularisation du Lasso - const Real* X, // régresseurs - const Real* Y, // réponse + const Real* gamInit, // parametre initial des probabilites a posteriori de chaque echantillon + int mini, // nombre minimal d'iterations dans l'algorithme EM + int maxi, // nombre maximal d'iterations dans l'algorithme EM + Real gamma, // puissance des proportions dans la penalisation pour un Lasso adaptatif + Real lambda, // valeur du parametre de regularisation du Lasso + const Real* X, // regresseurs + const Real* Y, // reponse Real eps, // seuil pour accepter la convergence // OUT parameters (all pointers, to be modified) - Real* phi, // parametre de moyenne renormalisé, calculé par l'EM - Real* rho, // parametre de variance renormalisé, calculé par l'EM - Real* pi, // parametre des proportions renormalisé, calculé par l'EM - Real* llh, // (derniere) log vraisemblance associée à cet échantillon, - // pour les valeurs estimées des paramètres + Real* phi, // parametre de moyenne renormalise, calcule par l'EM + Real* rho, // parametre de variance renormalise, calcule par l'EM + Real* pi, // parametre des proportions renormalise, calcule par l'EM + Real* llh, // (derniere) log vraisemblance associee a cet echantillon, + // pour les valeurs estimees des parametres Real* S, int* affec, // additional size parameters int n, // nombre d'echantillons int p, // nombre de covariables - int m, // taille de Y (multivarié) - int k) // nombre de composantes dans le mélange + int m, // taille de Y (multivarie) + int k) // nombre de composantes dans le melange { //Initialize outputs copyArray(phiInit, phi, p*m*k); @@ -67,7 +67,7 @@ void EMGLLF_core( copyArray(rho, Rho, m*m*k); copyArray(pi, Pi, k); - // Calculs associés a Y et X + // Calculs associes a Y et X for (int r=0; r