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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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关键要点
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本研究提出了一种高效算法，用于学习高维高斯树模型。
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研究设计了一种条件互信息测试器，有效判断高斯随机变量的独立性。
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该算法在样本需求上接近最优，对实际应用具有重要影响。
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研究专注于高维数据分布学习中的树结构学习问题，提供了可靠的理论保证。
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