Accord.NET에서 Muliple Regression HMM 모델을 추정합니다.

Question

Accord.NET 프로젝트 홈 (http://code.google.com/p/accord/)에는 다음과 같은 시퀀스를 기반으로 숨겨진 마코프 모델을 작성, 교육 및 평가하는 예제가 포함되어 있습니다. 한 변수 관찰. 나는 같은 것을하고 싶지만, 많은 변수들의 연속을 갖고 싶다. 나는 종속 변수와 다중 독립 변수를 가진 다중 회귀 구조를 구상 중이다. 나는 출력이 전이 확률 행렬과 함께 각 상태에 대한 추정 된 절편과 계수를 포함하는 HMM을 추정 할 수 있기를 원한다. 예를 들어 주식 수익에 대한 시차를 베타로 사용하는 경우가 있습니다. 예 : ret (IBM) = intercept + b1 * ret (Index) + b2 * ret (SectorETF) + error, 그러나 intercept, b1 및 b2는 상태 종속적입니다.

Marcelo Perlin은 정확히 MS_Regress package for Matlab에서이 기능을 제공합니다. 그러나 C#에서이 기능을 원합니다. 그래서, (1) Accord.NET 라이브러리를 사용하여 다중 회귀 HMM 모델을 추정하거나, (2) Marcelo Perlin의 패키지를 C#으로 변환하거나, (3) 내 목표를 달성하는 방법에 대한 다른 아이디어에 대해 도움을 받으십시오.

감사합니다.

Answer 1

Accord.NET Framework는 다차원 기능도 지원합니다. generics를 사용하여 상태에서 사용할 확률 분포를 지정할 수 있으며 example available in the documentation도 있습니다.

// Assume a Normal distribution for two-dimensional samples. 
var density = new MultivariateNormalDistribution(dimension: 2); 

// Create a continuous hidden Markov Model with two states organized in a forward 
// topology and an underlying multivariate Normal distribution as emission density.  
var model = new HiddenMarkovModel<MultivariateNormalDistribution>(new Forward(2), density); 

을 한 다음은 일반 버전을 사용하여 모델을 배울 수 있습니다 :

당신이있는 경우, 예를 들어, 두 개의 차원 관찰 벡터, 및 가우스 방출 밀도를 가정 다차원 모델을 가정하는 선택, 당신은 사용할 수 있습니다 Viterbi 또는 Maximum Likelihood 학습자 중 한 명에게만 제공됩니다.

그러나 불행하게도 아직 지원하지 않는 프레임 워크는 언급 한 정확한 회귀 양식입니다. 그러나 그것은 매우 흥미있게 보인다. 아마도 미래의 어딘가에 프레임 워크에 추가 될 수 있습니다. 원한다면 프로젝트의 이슈 트래커에 참고 문헌과 함께 프로젝트 제안서로 남겨주십시오. 그것은 매우 유용한 추가처럼 보일 것입니다.