This HTML5 document contains 31 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Namespace Prefixes

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Statements

Subject Item
dbpedia-ja:MDL
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dbpedia-ja:最小記述長
Subject Item
dbpedia-wikidata:Q1417790
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dbpedia-ja:最小記述長
Subject Item
dbpedia-ja:ジェフリーズ事前分布
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Subject Item
dbpedia-ja:データ圧縮
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dbpedia-ja:最小記述長
Subject Item
dbpedia-ja:ナット_(単位)
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dbpedia-ja:最小記述長
Subject Item
dbpedia-ja:レイ・ソロモノフ
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dbpedia-ja:最小記述長
Subject Item
dbpedia-ja:最小記述長
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最小記述長
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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。
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dbpedia-ja:ベイズ統計学 n4:無次元数 dbpedia-ja:情報理論 n4:情報理論 dbpedia-ja:赤池情報量規準 dbpedia-ja:ベイズ情報量規準 dbpedia-ja:プロセスモデル dbpedia-ja:1978年
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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。
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1159
prov:wasDerivedFrom
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Subject Item
dbpedia-ja:正則化
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Subject Item
dbpedia-ja:特徴選択
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Subject Item
dbpedia-ja:赤池情報量規準
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Subject Item
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