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通过高阶 HSIC 以递增的信息学习非参数 DAGs
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于最优调整算法的学习贝叶斯网络的方法，通过确定父节点的可识别性条件并使用 Hilbert-Schmidt 独立性准则进行优化。实验证明该算法在不同数据集上优于现有方法，特别是在 Sigmoid 混合模型中，算法的结构干预距离（SID）比 CAM 算法小 329.7，表明该算法对图的估计缺少的边更少。
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关键要点
- 提出了一种基于最优调整算法的学习贝叶斯网络的方法。
- 通过确定父节点的可识别性条件进行优化。
- 使用 Hilbert-Schmidt 独立性准则进行优化问题。
- 证明了高阶 HSIC 的增量属性。
- 实验证明该算法在不同合成数据集和实际数据集上优于现有方法。
- 在 Sigmoid 混合模型中，算法的结构干预距离（SID）比 CAM 算法小 329.7。
- 表明该算法对图的估计缺少的边更少。
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