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Advances in minimum description length : theory and applications

Autor: Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
Editorial: Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2005.
Serie: Neural information processing series.
Edición/Formato:   Libro : Inglés (eng)Ver todas las ediciones y todos los formatos
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Detalles

Tipo de material: Recurso en Internet
Tipo de documento: Libro/Texto, Recurso en Internet
Todos autores / colaboradores: Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
ISBN: 0262072629 9780262072625
Número OCLC: 55960955
Descripción: x, 444 p. : ill. ; 27 cm.
Contenido: 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
Título de la serie: Neural information processing series.
Responsabilidad: edited by Peter D. Grünwald, In Jae Myung, Mark A. Pitt.
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