From: Benjamin Auder Date: Fri, 14 Apr 2017 15:43:52 +0000 (+0200) Subject: test auto-indenter X-Git-Url: https://git.auder.net/?p=valse.git;a=commitdiff_plain;h=430a98439a49281c4b17801c95da3e6d9ef88488 test auto-indenter --- diff --git a/hooks/pre-commit b/hooks/pre-commit index bf5d735..24babdb 100755 --- a/hooks/pre-commit +++ b/hooks/pre-commit @@ -35,7 +35,7 @@ __indent_R() { echo "Indenting " $file echo "library(formatR);formatR::tidy_source('$file',comment=TRUE,blank=TRUE, - arrow=TRUE,brace.newline=TRUE,indent=2,width.cutoff=80,file='$file')" | R --slave + arrow=TRUE,brace.newline=TRUE,indent=2,width.cutoff=90,file='$file')" | R --slave git add "$file" } diff --git a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R index f5c9274..eeab8f3 100644 --- a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R +++ b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R @@ -18,8 +18,8 @@ #' @return a list with several models, defined by phi, rho, pi, llh #' #' @export -constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max, - ncores, fast = TRUE, verbose = FALSE) +constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max, ncores, + fast = TRUE, verbose = FALSE) { n <- dim(X)[1] p <- dim(X)[2] @@ -32,23 +32,21 @@ constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, RankLambda <- matrix(0, nrow = Size * L, ncol = k + 1) for (r in 1:k) { - # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles, et des - # lambdas Dans la première colonne : on répète (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque - # chiffre : ça remplit la colonne Dans la deuxieme : on répète - # (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ça (rank.max-rank.min)^2 - # fois ... Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ça - # (rank.min-rank.max)^(k-1) fois. - RankLambda[, r] <- rep(rank.min + rep(0:(deltaRank - 1), deltaRank^(r - 1), - each = deltaRank^(k - r)), each = L) + # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles, et des lambdas Dans la + # première colonne : on répète (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque chiffre : ça remplit la + # colonne Dans la deuxieme : on répète (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait + # ça (rank.max-rank.min)^2 fois ... Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, + # et on fait ça (rank.min-rank.max)^(k-1) fois. + RankLambda[, r] <- rep(rank.min + rep(0:(deltaRank - 1), deltaRank^(r - 1), each = deltaRank^(k - + r)), each = L) } RankLambda[, k + 1] <- rep(1:L, times = Size) if (ncores > 1) { cl <- parallel::makeCluster(ncores, outfile = "") - parallel::clusterExport(cl, envir = environment(), varlist = c("A1", "Size", - "Pi", "Rho", "mini", "maxi", "X", "Y", "eps", "Rank", "m", "phi", "ncores", - "verbose")) + parallel::clusterExport(cl, envir = environment(), varlist = c("A1", "Size", "Pi", + "Rho", "mini", "maxi", "X", "Y", "eps", "Rank", "m", "phi", "ncores", "verbose")) } computeAtLambda <- function(index) @@ -73,10 +71,9 @@ constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, phi <- array(0, dim = c(p, m, k)) if (length(relevant) > 0) { - res <- EMGrank(S[[lambdaIndex]]$Pi, S[[lambdaIndex]]$Rho, mini, maxi, - X[, relevant], Y, eps, rankIndex, fast) - llh <- c(res$LLF, sum(rankIndex * (length(relevant) - rankIndex + - m))) + res <- EMGrank(S[[lambdaIndex]]$Pi, S[[lambdaIndex]]$Rho, mini, maxi, X[, relevant], + Y, eps, rankIndex, fast) + llh <- c(res$LLF, sum(rankIndex * (length(relevant) - rankIndex + m))) phi[relevant, , ] <- res$phi } list(llh = llh, phi = phi, pi = S[[lambdaIndex]]$Pi, rho = S[[lambdaIndex]]$Rho)