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[mldemos:mldemos.git] / _AlgorithmsPlugins / KernelMethods / regressorKRLS.h
1 /*********************************************************************\r
2 MLDemos: A User-Friendly visualization toolkit for machine learning\r
3 Copyright (C) 2010  Basilio Noris\r
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5 \r
6 This library is free software; you can redistribute it and/or\r
7 modify it under the terms of the GNU Lesser General Public\r
8 License as published by the Free Software Foundation; either\r
9 version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.\r
10 \r
11 This library is distributed in the hope that it will be useful,\r
12 but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\r
13 MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU\r
14 Library General Public License for more details.\r
15 \r
16 You should have received a copy of the GNU Lesser General Public\r
17 License along with this library; if not, write to the Free\r
18 Software Foundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.\r
19 *********************************************************************/\r
20 #ifndef _REGRESSOR_KRLS_H_\r
21 #define _REGRESSOR_KRLS_H_\r
22 \r
23 #include <vector>\r
24 #include <regressor.h>\r
25 #include "dlib/svm.h"\r
26 #include "dlibTypes.h"\r
27 \r
28 class RegressorKRLS : public Regressor\r
29 {\r
30 private:\r
31         dlib::krls<reg_lin_kernel> *linTrainer;\r
32         dlib::krls<reg_pol_kernel> *polTrainer;\r
33         dlib::krls<reg_rbf_kernel> *rbfTrainer;\r
34     reg_lin_func linFunc;\r
35         reg_pol_func polFunc;\r
36         reg_rbf_func rbfFunc;\r
37         std::vector<reg_sample_type> samples;\r
38         std::vector<double> labels;\r
39 \r
40         float epsilon;\r
41         int kernelType; // 0: linear, 1: poly, 2: rbf\r
42         float kernelParam;\r
43         int kernelDegree;\r
44         int capacity;\r
45 \r
46 public:\r
47 \r
48     RegressorKRLS(): linTrainer(0), polTrainer(0), rbfTrainer(0), capacity(0), epsilon(0.001), kernelType(2){type = REGR_KRLS;}\r
49         ~RegressorKRLS();\r
50         void Train(std::vector< fvec > samples, ivec labels);\r
51         fvec Test( const fvec &sample);\r
52         fVec Test(const fVec &sample);\r
53     const char *GetInfoString();\r
54 \r
55         void SetParams(float epsilon, int capacity, int kernelType, float kernelParam, int kernelDegree)\r
56     {this->epsilon=epsilon;this->capacity=capacity;this->kernelType=kernelType;this->kernelParam=kernelParam;this->kernelDegree=kernelDegree;}\r
57         std::vector<fvec> GetSVs();\r
58 };\r
59 \r
60 \r
61 #endif // _REGRESSOR_KRLS_H_\r