#DAG 学习

DECO：方向证据引导的精确 DAG 学习搜索空间缩减

论文提出非参数混合框架 DECO，从观测数据中提取依赖与方向证据，在精确优化前构造可接受父集，从而缩减搜索空间并保留所有合理边方向的灵活性。理论分析证明可接受父集配置空间呈指数级缩减，并量化有界边级遗漏对保留真实父结构概率的影响。在基准贝叶斯网络与合成 DAG 上实现显著搜索空间缩减与有竞争力的结…