Accord.NET 项目主页 (http://code.google.com/p/accord/) 包含基于单变量观察序列创建、训练和评估隐马尔可夫模型的示例。我也想做同样的事情,但是有很多变量的序列。我正在设想一个具有因变量和多个自变量的多元回归结构。我希望能够估计一个 HMM,其中输出包括每个状态的估计截距和系数,以及一个转移概率矩阵。一个例子是股票收益的时变贝塔。例如 ret(IBM) = intercept + b1*ret(Index) + b2*ret(SectorETF) + error,但其中 intercept、b1 和 b2 是依赖于状态的。
Marcelo Perlin 在他的 Matlab 的 MS_Regress 包中提供了这个功能。但是,我想要 C# 中的这个功能。因此,对于 (1) 使用 Accord.NET 库来估计多元回归 HMM 模型,(2) 将 Marcelo Perlin 的包翻译成 C#,或 (3) 关于如何实现我的目标的其他想法,任何帮助都将不胜感激。
谢谢!