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#ifndef __MODEL_H__
#define __MODEL_H__
#include <eigen3/Eigen/Dense>
#include <vector>
class model
{
private:
float sigma;
float l;
float alpha;
float beta1;
float beta2;
Eigen::MatrixXf X_Train;
Eigen::MatrixXf Y_Train;
Eigen::MatrixXf X_Test;
Eigen::MatrixXf mu;
Eigen::MatrixXf Sigma_2;
void set_mu(Eigen::MatrixXf _mu);
void set_Sigma_2(Eigen::MatrixXf _Sigma_2);
float get_alpha();
float get_beta1();
float get_beta2();
float get_sigma();
float get_l();
void set_sigma(float _sigma);
void set_l(float _l);
Eigen::MatrixXf get_X_Train();
Eigen::MatrixXf get_Y_Train();
Eigen::MatrixXf get_X_Test();
public:
model(Eigen::MatrixXf _X_Train, Eigen::MatrixXf _Y_Train, Eigen::MatrixXf _X_Test, float _alpha, float _beta1, float _beta2);
~model();
Eigen::MatrixXf get_mu();
Eigen::MatrixXf get_Sigma_2();
void Train();
void PredictMean();
void PredictVariance();
};
inline model::model(Eigen::MatrixXf _X_Train, Eigen::MatrixXf _Y_Train, Eigen::MatrixXf _X_Test, float _alpha, float _beta1, float _beta2)
{
X_Train = _X_Train;
Y_Train = _Y_Train;
X_Test = _X_Test;
alpha = _alpha;
beta1 = _beta1;
beta2 = _beta2;
}
inline Eigen::MatrixXf model::get_mu()
{
return mu;
}
inline Eigen::MatrixXf model::get_Sigma_2()
{
return Sigma_2;
}
inline void model::set_mu(Eigen::MatrixXf _mu)
{
mu = _mu;
}
inline void model::set_Sigma_2(Eigen::MatrixXf _Sigma_2)
{
Sigma_2 = _Sigma_2;
}
inline float model::get_sigma()
{
return sigma;
}
inline float model::get_l()
{
return l;
}
inline void model::set_sigma(float _sigma)
{
sigma = _sigma;
}
inline void model::set_l(float _l)
{
l = _l;
}
inline float model::get_alpha()
{
return alpha;
}
inline float model::get_beta1()
{
return beta1;
}
inline float model::get_beta2()
{
return beta2;
}
inline Eigen::MatrixXf model::get_X_Train()
{
return X_Train;
}
inline Eigen::MatrixXf model::get_Y_Train()
{
return Y_Train;
}
inline Eigen::MatrixXf model::get_X_Test()
{
return X_Test;
}
inline model::~model()
{
}
#endif