37 Pds::Octave::XLabel=
"x1";
38 Pds::Octave::YLabel=
"x2";
39 Pds::Octave::Legend={
"Data",
"Curve"};
49 W.T().Print(
"\nW:\n");
53 std::cout<<
"Training :: R2 : "<<Y.R2(Ypr)<<std::endl;
55 Pds::Octave::Plot::CurveXYXY(X,Y,X,Ypr,
"testando.m",
"example_linearmodel_meansquare_outlier.png");
60 W.T().Print(
"\nW:\n");
64 std::cout<<
"Training :: R2 : "<<Y.R2(Ypr)<<std::endl;
66 Pds::Octave::Plot::CurveXYXY(X,Y,X,Ypr,
"testando.m",
"example_linearmodel_bisquare_outlier.png");
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
void LoadDataLineOutlierBall(unsigned int L, Pds::Matrix &X, Pds::Vector &Y, double outlier_percent=5)
Regresion de datos ajustados por una linea e outliers en una bola.
Pds::Vector Predict(const Pds::Vector &W, const Pds::Matrix &X)
Calculo del resultado del predictor.
Pds::Vector FittingRobustBisquare(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y, unsigned int N=1)
Calculo de pesos.
Pds::Vector FittingNormalMeanSquare(Pds::IterationConf &Conf, const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Y)
Calculo de pesos.