允许混淆的 LiNGAM 推广
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入 LiNGAM-MMI 方法，该论文增强了 LiNGAM 模型，使用 KL 散度量化混淆的大小并按照最小化其影响的方式排列变量，实现全局最优的变量顺序，同时在有和无混淆的情况下以与传统 LiNGAM 相同的高效性处理数据。
该论文通过引入LiNGAM-MMI方法增强了LiNGAM模型，使用KL散度量化混淆的大小并按照最小化其影响的方式排列变量，实现全局最优的变量顺序，同时在有和无混淆的情况下以与传统LiNGAM相同的高效性处理数据。
