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Advances in minimum description length : theory and applications

Verfasser/in: Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
Verlag: Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2005.
Serien: Neural information processing series.
Ausgabe/Format   Print book : EnglischAlle Ausgaben und Formate anzeigen
Datenbank:WorldCat
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Details

Medientyp: Internetquelle
Dokumenttyp: Buch, Internet-Ressource
Alle Autoren: Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
ISBN: 0262072629 9780262072625
OCLC-Nummer: 55960955
Beschreibung: x, 444 pages : illustrations ; 27 cm.
Inhalt: 1. Introducing the minimum description length principle / Peter Grunwald --
2. Minimum description length tutorial / Peter Grunwald --
3. MDL, Bayesian inference, and the geometry of the space of probability distributions / Vijay Balasubramanian --
4. Hypothesis testing for Poisson vs. geometric distributions using stochastic complexity / Aaron D. Lanterman --
5. Applications of MDL to selected families of models / Andrew J. Hanson and Philip Chi-Wing Fu --
6. Algorithmic statistics and Kolmogorov's structure functions / Paul Vitanyi --
7. Exact minimax predictive density estimation and MDL / Feng Liang and Andrew Barron --
8. The contribution of parameters to stochastic complexity / Dean P. Foster and Robert A. Stine.
Serientitel: Neural information processing series.
Verfasserangabe: edited by Peter D. Grünwald, In Jae Myung, Mark A. Pitt.
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