StabLe:一种从数据中学习稳定图形模型的算法-开源
稳定图形模型学习（StabLe）是一种用于从数据中学习稳定图形（SG）模型的结构和参数的算法。 稳定的随机变量受具有（可能）无界方差的密度的中心极限定理的激励，并且可以被认为是高斯分布对偏斜和重尾现象的自然概括。 SG模型是代表贝叶斯网络的多元稳定分布，贝叶斯网络的边缘编码随机变量之间的线性相关性。 描述稳定图形模型的手稿的预印本可在http://arxiv.org/abs/1404.4351上获得。
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