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Advances in minimum description length : theory and applications

Auteur : Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
Éditeur : Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2005.
Collection : Neural information processing series.
Édition/format :   Livre : AnglaisVoir toutes les éditions et les formats
Base de données :WorldCat
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Détails

Type d’ouvrage : Ressource Internet
Format : Livre, Ressource Internet
Tous les auteurs / collaborateurs : Peter D Grünwald; In Jae Myung; Mark A Pitt
ISBN : 0262072629 9780262072625
Numéro OCLC : 55960955
Description : x, 444 p. : ill. ; 27 cm.
Contenu : 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
Titre de collection : Neural information processing series.
Responsabilité : edited by Peter D. Grünwald, In Jae Myung, Mark A. Pitt.
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