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Efficient Sample-optimal Learning of Gaussian Tree Models via Sample-optimal Testing of Gaussian Mutual Information

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内容提要

本研究提出了一种高效算法，用于学习高维高斯树模型，解决树结构学习问题。设计的条件互信息测试器有效判断高斯随机变量的独立性，样本需求接近最优，对实际应用具有重要影响。

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标签

models 条件互信息 树结构学习 算法 随机变量独立性 高维高斯树模型
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