高斯协方差模型中高效似然推断的图示方法
统计理论
2008-03-25 v2 统计理论
摘要
在图示模型中，双向图编码了与图顶点相对应的随机变量之间的边缘独立性。我们展示了如何将双向图转换为最大祖先图，该图 (i) 表示与原始双向图相同的独立结构，并且 (ii) 在所有满足 (i) 的祖先图中使箭头数量最小化。此处，祖先图的箭头数量定义为有向边的数量加上双向边数量的两倍。在高斯模型中，此构造可用于更有效地迭代最大化似然函数，并确定最大似然估计何时等于经验对应值。
引用
@article{arxiv.0708.1321,
title = {Graphical methods for efficient likelihood inference in Gaussian covariance models},
author = {Mathias Drton and Thomas S. Richardson},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.1321},
year = {2008}
}
评论
Major revision; to appear in Journal of Machine Learning Research