3 #include <Eigen/Cholesky>
4 #include "LinearRegression.hpp"
8 namespace LinearRegression
43 DLL_DECLSPEC
void update(Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd> X, Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd> y);
46 unsigned int n()
const
52 unsigned int d()
const
58 const Eigen::VectorXd&
beta()
const
63 Eigen::LDLT<Eigen::MatrixXd> helper_decomp_;
68 Eigen::VectorXd beta_;
69 Eigen::VectorXd residuals_;
73 void initialise(Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd> X, Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd> y);
const Eigen::VectorXd & beta() const
Returns the current estimate of beta. If n() == 0, returns an empty vector.
Definition: RecursiveMultivariateOLS.hpp:58
Recursive multivariate Ordinary Least Squares.
Definition: RecursiveMultivariateOLS.hpp:24
Definition: BallTree.hpp:10
unsigned int n() const
Returns the number of data points seen so far.
Definition: RecursiveMultivariateOLS.hpp:46
unsigned int d() const
Returns the dimension of data points. If n() == 0, returs 0.
Definition: RecursiveMultivariateOLS.hpp:52
RecursiveMultivariateOLS()
Initialises without data.
void update(Eigen::Ref< const Eigen::MatrixXd > X, Eigen::Ref< const Eigen::VectorXd > y)
Updates the beta estimate with a new sample.
- ML
- RecursiveMultivariateOLS.hpp