gaussian-graphical-models

本文提出了一种多项式时间算法，用于从单条格劳伯动力学轨迹中学习高斯图模型的结构，其轨迹长度保证不依赖于混合时间。

本文介绍了PACE-GGM，一种差分隐私的协方差估计方法，它自适应地选择和测量经验协方差矩阵中信息量最大的条目，并使用Gaussian Graphical Models进行重构。该方法在真实世界数据上显示出相对于基线方法的改进估计误差，特别是在高维设置中。