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Partial Gaussian Graphical Model Estimation

机译：局部高斯图形模型估计

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This paper studies the partial estimation of Gaussian graphical models from high-dimensional empirical observations. We derive a convex formulation for this problem using $ell_{1}$-regularized maximum-likelihood estimation, which can be solved via a smoothing approximation algorithm. Statistical estimation performance can be established for our method. The proposed approach has competitive empirical performance compared with existing methods, as demonstrated by various experiments on synthetic and real data sets.
机译：本文从高维经验观察研究高斯图形模型的部分估计。我们使用$ ell_ {1} $-正则化的最大似然估计来导出该问题的凸公式，可以通过平滑近似算法来解决。可以为我们的方法建立统计估计性能。与现有方法相比，该方法具有竞争性的经验性能，如对合成和真实数据集进行的各种实验所证明的。

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