グラフィカルラッソ
X 1 , X 2 , ... , X n {\displaystyle X_{1},X_{2},\ldots ,X_{n}} が多変量正規分布 N ( 0 , Σ ) {\displaystyle N(0,\Sigma )} から得られたとするとき、 精度行列 Θ = Σ − 1 {\displaystyle \Theta =\Sigma ^{-1}} を推定する。
グラフィカルラッソでは、以下の対数事後確率を最大化するような Θ ^ {\displaystyle {\hat {\Theta }}} を推定する:
Θ ^ = argmax Θ ≥ 0 ( tr  ( S Θ ) − log  det ( Θ ) + λ ∑ j ≠ k | Θ j k | ) {\displaystyle {\hat {\Theta }}={\underset {\Theta \geq 0}{\operatorname {argmax} }}\left(\operatorname {tr} (S\Theta )-\log \det(\Theta )+\lambda \sum _{j\neq k}|\Theta _{jk}|\right)}
ただし、 S {\displaystyle S} は標本共分散行列であり、 λ {\displaystyle \lambda } は正則化パラメータ。グラフィカルラッソの拡張として、定常過程としてモデル化できるデータを扱う拡張も提案されている。