Multinomial logistic regression model header file

essentials-mlr.h

class MultinomialLogRelModel
{
	//Основные параметры модели
	int num_classes; //Количество классов
	int num_sample_features; //Количество признаков в объектах
	valarray<double> model_weights; //Веса модели
	double regularization_coeff; //Коэффициент регуляризации
	double learning_rate; //Параметр шага в методе градиентного спуска
public:
...
	//
	//
	void featurize(const valarray<double>& sample_features, int label, valarray<double>& model_features) const;

	//Вычисляет вектор частных производных (градиет) логарифмической функции правдоподобия по параметрам модели
	//для одного обучающего примера
	void gradientForSample(const valarray<double>& sample_features, int label, valarray<double>& gradient) const;
...
	//
	int classify(const valarray<double>& sample_features);

	//То же самое, что и предыдущий метод "classify", но дополнительно возвращает вероятности для каждого класса
	int probabilities(const valarray<double>& sample_features, valarray<double>& probabilities)
};