X-Git-Url: https://git.auder.net/assets/current/gitweb.css?a=blobdiff_plain;f=src%2Fsources%2FconstructionModelesLassoMLE.c;h=91119e9c45309ceb0a4f738cfbb834867838b9aa;hb=3ec579a0955aca0591a9e5c4d90c50b87f4f4609;hp=bcbfd3c23c66d9dbca2531e33ad4a69605486a5b;hpb=552b00e200e8a990c1247989d29e98d4ae8679f3;p=valse.git diff --git a/src/sources/constructionModelesLassoMLE.c b/src/sources/constructionModelesLassoMLE.c index bcbfd3c..91119e9 100644 --- a/src/sources/constructionModelesLassoMLE.c +++ b/src/sources/constructionModelesLassoMLE.c @@ -6,39 +6,39 @@ // TODO: comment on constructionModelesLassoMLE purpose 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 + // IN parameters + const double* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé + const double* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé + const double* piInit,// parametre initial des proportions + const double* 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 + double gamma,// valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif + const double* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso + const double* X, // régresseurs + const double* Y, // réponse + double seuil,// seuil pour prendre en compte une variable + double 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 // OUT parameters - Real* phi, // estimateur ainsi calculé par le Lasso - Real* rho, // estimateur ainsi calculé par le Lasso - Real* pi, // estimateur ainsi calculé par le Lasso - Real* lvraisemblance, // estimateur ainsi calculé par le Lasso + double* phi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso + double* rho,// estimateur ainsi calculé par le Lasso + double* pi, // estimateur ainsi calculé par le Lasso + double* lvraisemblance, // estimateur ainsi calculé par le Lasso // additional size parameters - mwSize n, // taille de l'echantillon - mwSize p, // nombre de covariables - mwSize m, // taille de Y (multivarié) - mwSize k, // nombre de composantes - mwSize L) // taille de glambda + int n, // taille de l'echantillon + int p, // nombre de covariables + int m, // taille de Y (multivarié) + int k, // nombre de composantes + int L) // taille de glambda { //preparation: phi = 0 - for (mwSize u=0; u
0
//~ phi(A2(j,1,lambdaIndex),b,:,lambdaIndex) = 0.0;
//~ end
if (lengthB > 0)
{
- for (mwSize mm=0; mm