Sammanfattning Även om räkna data blir allt mer allmänt förekommande, förvånansvärt lite arbete har använt probabilistiska grafiska modeller för modellering räkna data. I själva verket har det unika fallet studerats väl, men i många situationer räknas påverkar varandra och bör inte övervägas självständigt. Standard grafiska modeller såsom multinomial eller Gaussian de är också ofta olämpligt, eftersom de bortser från antingen det oändliga intervallet över de naturliga talen eller den potentiellt asymmetriska formen av fördelningen av räkna variabler. Befintliga klasser av Poisson grafiska modeller kan endast modellera negativa villkorade beroenden eller försumma förutsägelsen av räkningar eller inte skala väl. För att underlätta modellering av multivariat räkna data, introducerar vi därför en ny familj av Poisson grafiska modeller, som kallas Poisson Dependency Networks (PDNs). Ett PDN består av en uppsättning lokala villkorade Poisson distributioner, var och en representerar sannolikheten för en enda räkna variabel med tanke på de andra, som naturligtvis underlättar en enkel Gibbs provtagning slutsatser. I motsats till befintliga Poisson grafiska modeller, PDNs är icke-parametriska och tränas med hjälp av funktionell lutning uppstigning, dvs., öka. Den särskilt enkla formen av Poisson-distributionen gör det möjligt för oss att utveckla det första multiplikativa uppsvinget: från ett initialt konstant värde, alternativt en log-lineär Poisson-modell, eller ett Poisson regressionsträd, representeras ett PDN som produkter av regressionsmodeller som odlas i en stegvis optimering. Vi demonstrerar på flera riktiga redaktörer: João Gama, Indre Žliobaite, Alípio M. Jorge och Concha Bielza. Datauppsättningar som PDN kan modellera positiva och negativa beroenden och skala väl samtidigt som de ofta överträffar toppmoderna, särskilt vid användning av multiplikativa uppdateringar.
REF introducerar icke-parametrisk boosted Poisson Dependency Networks (PDNs) med hjälp av gradientboostring.
Poisson Dependency Networks: Gradient Boosted Models for Multivariate Count Data
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}