最小記述長(さいしょうきじゅつちょう、英: minimum description length, MDL)は、情報理論に基づくモデル選択基準である。 モデル選択とは、データに照らして何らかの意味で最適なモデル族(確率分布の集合)を検討する過程を指す。 MDLは、1978年、Jorma Rissanen により導入された。MDLでは、データをモデルを用いて圧縮・送信する際の符号長の最小化を考える。これはノイズを含むデータから意味のある規則性を抽出することにあたる。 最小記述長原理に基づくモデル選択指標としてNormalized Maximum Likelihood (NML)と、その罰則項を漸近展開して得られるFisher Information Approximation (FIA)がある。 MDLは (AICと違い) 離散データを扱う情報理論に基盤を置いているので、連続値データに対し使うときは注意を要する。

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  • 最小記述長(さいしょうきじゅつちょう、英: minimum description length, MDL)は、情報理論に基づくモデル選択基準である。 モデル選択とは、データに照らして何らかの意味で最適なモデル族(確率分布の集合)を検討する過程を指す。 MDLは、1978年、Jorma Rissanen により導入された。MDLでは、データをモデルを用いて圧縮・送信する際の符号長の最小化を考える。これはノイズを含むデータから意味のある規則性を抽出することにあたる。 最小記述長原理に基づくモデル選択指標としてNormalized Maximum Likelihood (NML)と、その罰則項を漸近展開して得られるFisher Information Approximation (FIA)がある。 MDLは (AICと違い) 離散データを扱う情報理論に基盤を置いているので、連続値データに対し使うときは注意を要する。 (ja)
  • 最小記述長(さいしょうきじゅつちょう、英: minimum description length, MDL)は、情報理論に基づくモデル選択基準である。 モデル選択とは、データに照らして何らかの意味で最適なモデル族(確率分布の集合)を検討する過程を指す。 MDLは、1978年、Jorma Rissanen により導入された。MDLでは、データをモデルを用いて圧縮・送信する際の符号長の最小化を考える。これはノイズを含むデータから意味のある規則性を抽出することにあたる。 最小記述長原理に基づくモデル選択指標としてNormalized Maximum Likelihood (NML)と、その罰則項を漸近展開して得られるFisher Information Approximation (FIA)がある。 MDLは (AICと違い) 離散データを扱う情報理論に基盤を置いているので、連続値データに対し使うときは注意を要する。 (ja)
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  • 最小記述長(さいしょうきじゅつちょう、英: minimum description length, MDL)は、情報理論に基づくモデル選択基準である。 モデル選択とは、データに照らして何らかの意味で最適なモデル族(確率分布の集合)を検討する過程を指す。 MDLは、1978年、Jorma Rissanen により導入された。MDLでは、データをモデルを用いて圧縮・送信する際の符号長の最小化を考える。これはノイズを含むデータから意味のある規則性を抽出することにあたる。 最小記述長原理に基づくモデル選択指標としてNormalized Maximum Likelihood (NML)と、その罰則項を漸近展開して得られるFisher Information Approximation (FIA)がある。 MDLは (AICと違い) 離散データを扱う情報理論に基盤を置いているので、連続値データに対し使うときは注意を要する。 (ja)
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  • 最小記述長 (ja)
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