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离散贝叶斯网络的分布鲁棒骨架学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种从可能受损数据中学习离散贝叶斯网络骨架的方法，基于分布鲁棒优化和回归，通过最小化在Wasserstein距离或KL散度内分布的最不利风险。研究了高效算法，证明了方法的有效性，并提供了代码。
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关键要点
- 提出了一种从可能受损数据中学习离散贝叶斯网络骨架的方法。
- 方法基于分布鲁棒优化和回归，通过最小化在Wasserstein距离或KL散度内的最不利风险进行优化。
- 该方法考虑了异常值的影响，适用于一般的分类随机变量，无需假设真实性、顺序关系或特定的条件分布形式。
- 提出了高效的算法，并证明了该方法与标准的正则化回归方法密切相关。
- 在渐进保证下，对于有界度图，证明了成功结构学习的对数样本复杂性。
- 通过对合成数据集和真实数据集的数值研究验证了方法的有效性。
- 代码可在指定的URL中获得。
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