GGM（高斯图模型）是一种用于描述变量间条件独立关系的概率图模型。其参数估计的核心在于通过数据推断变量间的条件依赖结构，通常涉及协方差矩阵或精度矩阵的估计。常用的参数估计方法包括最大似然估计（MLE）、岭回归（如GraphicalLasso）以及贝叶斯方法等。这些方法旨在平衡模型复杂度和拟合优度，同时处理高维数据中的稀疏性问题。GGM参数估计在基因网络分析、金融风险建模等领域有广泛应用。