使用加入 l1-norm 惩罚项的最大似然问题的解决办法来估计高斯或二元分布参数，以得到稀疏的无向图模型，并利用块坐标下降和 Nesterov's 一阶法等算法将复杂度限制在可接受范围内。

Jul, 2007

本文提出了一种基于新的拟然似然方法的图形模型选择方法，旨在克服当前方法的一些不足之处，并同时保留它们各自的优点。我们引入了一个新的框架，它导致了一个部分协方差回归图的凸形式。通过采用坐标 - wise 方法来优化这个目标，进而实现目标函数的优化。

Jul, 2013

该研究提出了两种基于近端梯度方法的算法，用于在拟似似然框架中执行 l1 - 正则化的逆协方差矩阵评估，证明了该方法具有很好的收敛性和可扩展性。

Sep, 2014

本文提出了一种基于稀疏差异先验的正则化 M - 估计方法，通过估计图和变化点结构相结合，探讨了多变量时序的时间变化精度矩阵的动态条件依赖结构，以及其应对于稀疏依赖结构或平滑演化图结构的需求。此外，方法的扩张能使得在多个系统的依赖关系中进行变化点的估计，并提出了一种高效算法用于对结构的估计，最后，对两个真实世界数据集的定性影响以及合理性进行研究。

Dec, 2015

通过矩阵分解方法和基于硬阈值的迭代梯度下降算法，我们提出了一个针对潜变量高斯图模型（LVGGM）的稀疏和低秩分量的估计方法，实验结果表明该算法比现有算法更加优越。

Feb, 2017

本文探讨了多元广义高斯分布（MGGD）和椭圆对称分布下的协方差估计的最大似然优化问题，提供了一种新的基于测地线凸性分析该似然函数的方法以及通过结构化稀疏性限制的广义协方差估计框架。

Apr, 2013

本文提出了一种新的回归方法，根据样本大小相对于稀疏性条件，在稀疏条件下获得每个精度矩阵条目的渐近高效估计，以解决高斯图模型中有关样本大小问题的难点，同时实现了整个精度矩阵的自适应速率最优估计及在潜变量的图模型中进行推断。

Sep, 2013

我们提出了一种稀疏图的学习方法，应用于一个无向高斯图模型的问题，并通过凸混合整数规划框架得到了新的估计器，该估计器在稀疏性精度矩阵的估计与变量选择方面有着优越的性能。

Jul, 2023

本文提出了一种基于牛顿法的优化程序，通过迭代两个子问题来实现高效计算，使用块协调下降来限制内存使用并实现快速收敛，解决了大规模问题下的内存限制和精度问题。

Sep, 2015

从几何的角度研究高斯图模型中的最大似然估计，提出代数消元方法来求得 MLE 存在的下界，并将其应用于二分图、网格和彩色图。研究了 ML 度量，给出第一个例子，即使观测数等于树宽度时 MLE 也存在的图.

Dec, 2010