Principio MDL

Universidad Autonoma de Chihuahua


Facultad de ingeniería


01MD


Documentación 'Principio de MDL'


Segundo parcial


18/04/2013




Equipo 5

Alejandro Luévano GarciaVillalobos Baca Luis Alonso
Favela Jesús Ely






Indice

Introducción.......................................................................................................3Objetivo..............................................................................................................4Desarrollo........................................................................................................5-6


Conclusión.........................................................................................................7Bibliografia.........................................................................................................8
























Introducción

MDL(minimum description length) es un enfoque deteoría de la información para el aprendizaje de la máquina, o la selección del modelo estadístico, que dice: básicamente, usted debe escoger el modelo que le da la descripción más compacta de los datos,incluyendo la descripción del modelo en sí. Dado un modelo probabilístico, el teorema de codificación de Shannon le indica el mínimo número de bits necesarios para codificar los datos, es decir, elgrado máximo al que se puede comprimir. Sin embargo, para completar la descripción, es necesario especificar el modelo de entre un conjunto de alternativas, y esto también requiere un cierto número debits. Por lo tanto realmente se desea reducir al mínimo la longitud combinada de la descripción del modelo, además de la descripción de los datos en virtud de ese modelo.Objetivo

Aprender a identificar los modelos mas compactos y precisos, evaluar una hipótesis sobre los mismos datos del modelo y generar resultados muy...