I den här artikeln presenterar och jämför vi en mängd olika trädbaserade algoritmer för lärande och utvärdering av villkorade densitetsuppskattningar över kontinuerliga variabler. Dessa träd kan tänkas som diskretiseringar som varierar ac kordering till de speciella interaktioner som modelleras; dock, densiteten inom ett givet blad av trädet behöver inte ass umed constant, och vi visar att sådana icke-uniforma blad densiteter leder till mer exakt densitet esti mation. Vi har utvecklat Bayesian net work structure-learning algoritmer som em cule dessa träd-baserade villkorliga densitet rep avatations, och vi visar att de kan användas för att praktiskt taget lära komplexa gemensamma prob kapacitet modeller över dussintals kontinuerliga variabler från tusentals datapunkter. Vi fokuserar på finding modeller som är samtidigt accurate, snabb att lära, och snabb att utvärdera när de har lärt sig.
Slutligen, en uppsättning träd modeller för villkorlig densitet uppskattning undersöks i REF.
Interpolating Conditional Density Trees
{'venue': 'UAI 2002', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}