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1.Ming Yuan : 가우시안 그래피컬 모델

2. 프리드만 : Sparse -> Graphical Lasso (Conditional Independence 행렬을 추정한다)

그럼에도 변수가 1000개 이상 만개 이상 되면 또 어렵다.

그럼 정말 어떻게 추정할 수 있을까?

그 방법이 바로 Regression-based Approach 중에 라쏘-based Approach

9. 2006 High Dimensional Graphs and Variable Selection with the Lasso (중요한 논문)

Neighborhood Selection 고차원 그래프에서 Co를 추정하는 논문이다. 매우 수학적이기 때문에 읽어는 보아라.