コード例 #1
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ファイル: glmFamily.cpp プロジェクト: L4R/lme4
    //@{
    double        negativeBinomialDist::aic     (const ArrayXd& y, const ArrayXd& n, const ArrayXd& mu,
						 const ArrayXd& wt, double dev) const {
	return 2. * (wt * (y + d_theta) * (mu + d_theta).log() -
		     y * mu.log() + (y + 1).unaryExpr(Lgamma<double>()) -
		     d_theta * std::log(d_theta) + lgamma(d_theta) -
		     (d_theta + y).unaryExpr(Lgamma<double>())).sum();
    }
コード例 #2
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ファイル: probutils.cpp プロジェクト: pkmital/pkmDPGMM
VectorXd probutils::logsumexp (const MatrixXd& X)
{
  const VectorXd mx = X.rowwise().maxCoeff(); // Get max of each row

  // Perform the sum(exp(x - mx)) part
  ArrayXd se = ((X.colwise() - mx).array().exp()).rowwise().sum();

  // return total log(sum(exp(x))) - hoping for return value optimisation
  return (se.log()).matrix() + mx;
}
コード例 #3
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ファイル: glmFamily.cpp プロジェクト: L4R/lme4
 //@{
 const ArrayXd      logLink::linkFun(const ArrayXd&  mu) const {return  mu.log();}
コード例 #4
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ファイル: glmFamily.cpp プロジェクト: L4R/lme4
    //@{
    double         inverseGaussianDist::aic     (const ArrayXd& y, const ArrayXd& n, const ArrayXd& mu,
	const ArrayXd& wt, double dev) const {
	double wtsum(wt.sum());
	return wtsum * (std::log(dev/wtsum * 2. * M_PI) + 1.) + 3. * (y.log() * wt).sum() + 2.;
    }
コード例 #5
0
ファイル: glmFamily.cpp プロジェクト: L4R/lme4
    //@{
    double                GaussianDist::aic     (const ArrayXd& y, const ArrayXd& n, const ArrayXd& mu,
						 const ArrayXd& wt, double dev) const {
	double   nn(mu.size());
	return nn * (std::log(2. * M_PI * dev/nn) + 1.) + 2. - wt.log().sum();
    }