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。

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