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通过样本最优测试高斯互信息实现高效样本最优学习高斯树模型
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内容提要
本研究针对高维数据分布学习中的树结构问题，提出了一种有效算法并提供理论支持。设计的条件互信息测试器能够高效判断高斯随机变量的独立性，结果表明该算法在样本需求上接近最优，对高斯树模型学习有显著影响。
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关键要点
- 本研究解决了高维数据分布学习中的树结构学习问题。
- 研究专注于高斯分布的情况下。
- 提出了一种有效的算法并提供了可靠的理论保证。
- 设计了一种条件互信息测试器，能够高效判断高斯随机变量间的独立性。
- 结果显示该算法在样本需求上接近最优。
- 该算法对实际高斯树模型的学习有显著影响。
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