The minimum description length principle / Peter D. Grünwald.

A comprehensive introduction and reference guide to the minimum description length (MDL) Principle that is accessible to researchers dealing with inductive reference in diverse areas including statistics, pattern classification, machine learning, data min.

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Grünwald, Peter D.
Format: eBook
Language:English
Published: Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2007.
Series:Adaptive computation and machine learning.
Subjects:
Online Access:Click for online access
Click for online access

MARC

LEADER 00000cam a2200000 a 4500
001 ocn123173836
003 OCoLC
005 20241006213017.0
006 m o d
007 cr cnu---unuuu
008 070417s2007 maua ob 001 0 eng d
010 |z  2006046646 
040 |a N$T  |b eng  |e pn  |c N$T  |d YDXCP  |d OCLCQ  |d N$T  |d IDEBK  |d OCLCQ  |d CCO  |d E7B  |d UV0  |d DKDLA  |d NNM  |d OCLCQ  |d IEEEE  |d OCLCF  |d OCLCQ  |d EBLCP  |d OCLCQ  |d HRM  |d AZK  |d JBG  |d AGLDB  |d MOR  |d PIFBR  |d PIFAG  |d ZCU  |d OCLCQ  |d MERUC  |d OCLCQ  |d WY@  |d U3W  |d LUE  |d RCC  |d BRL  |d STF  |d WRM  |d OCLCQ  |d VTS  |d MERER  |d OCLCQ  |d ICG  |d CUY  |d OCLCQ  |d INT  |d VT2  |d AU@  |d OCLCQ  |d WYU  |d MITPR  |d OCLCQ  |d A6Q  |d LEAUB  |d DKC  |d OCLCQ  |d OL$  |d OCLCQ  |d K6U  |d UKCRE  |d OCLCQ  |d OCLCO  |d LIP  |d OCLCO  |d OCLCQ  |d OCLCO  |d ANO  |d OCLCQ  |d INARC  |d OCLCO  |d OCLCL 
015 |a GBA713854  |2 bnb 
016 7 |z 013677729  |2 Uk 
019 |a 228170833  |a 228170835  |a 473752043  |a 568000642  |a 648225222  |a 722565236  |a 756542008  |a 815786487  |a 888592557  |a 961581303  |a 962619962  |a 988440183  |a 991951887  |a 991955916  |a 1037500070  |a 1037941140  |a 1038657196  |a 1055393012  |a 1062885916  |a 1081259182  |a 1083560664  |a 1153483492  |a 1170236810  |a 1172803921  |a 1228614624  |a 1286904365  |a 1392385795 
020 |a 9780262256292  |q (electronic bk.) 
020 |a 0262256290  |q (electronic bk.) 
020 |a 1282096354 
020 |a 9781282096356 
020 |a 9781429465601 
020 |a 1429465603 
020 |z 0262072815 
020 |z 9780262072816 
035 |a (OCoLC)123173836  |z (OCoLC)228170833  |z (OCoLC)228170835  |z (OCoLC)473752043  |z (OCoLC)568000642  |z (OCoLC)648225222  |z (OCoLC)722565236  |z (OCoLC)756542008  |z (OCoLC)815786487  |z (OCoLC)888592557  |z (OCoLC)961581303  |z (OCoLC)962619962  |z (OCoLC)988440183  |z (OCoLC)991951887  |z (OCoLC)991955916  |z (OCoLC)1037500070  |z (OCoLC)1037941140  |z (OCoLC)1038657196  |z (OCoLC)1055393012  |z (OCoLC)1062885916  |z (OCoLC)1081259182  |z (OCoLC)1083560664  |z (OCoLC)1153483492  |z (OCoLC)1170236810  |z (OCoLC)1172803921  |z (OCoLC)1228614624  |z (OCoLC)1286904365  |z (OCoLC)1392385795 
037 |a 4643  |b MIT Press 
037 |a 9780262256292  |b MIT Press 
050 4 |a QA276.9  |b .G78 2007eb 
072 7 |a COM  |x 031000  |2 bisacsh 
072 7 |a GRF, PBT  |2 bicssc 
049 |a HCDD 
100 1 |a Grünwald, Peter D. 
245 1 4 |a The minimum description length principle /  |c Peter D. Grünwald. 
260 |a Cambridge, Mass. :  |b MIT Press,  |c ©2007. 
300 |a 1 online resource (xxxii, 703 pages) :  |b illustrations 
336 |a text  |b txt  |2 rdacontent 
337 |a computer  |b c  |2 rdamedia 
338 |a online resource  |b cr  |2 rdacarrier 
347 |a data file 
490 1 |a Adaptive computation and machine learning 
504 |a Includes bibliographical references (pages 651-673) and indexes. 
588 0 |a Print version record. 
520 |a A comprehensive introduction and reference guide to the minimum description length (MDL) Principle that is accessible to researchers dealing with inductive reference in diverse areas including statistics, pattern classification, machine learning, data min. 
505 0 |a List of Figures; Series Foreword; Foreword; Preface; PART I -- Introductory Material; 1 -- Learning, Regularity, and Compression; 2 -- Probabilistic and Statistical Preliminaries; 3 -- Information-Theoretic Preliminaries; 4 -- Information-Theoretic Properties of Statistical Models; 5 -- Crude Two-Part Code MDL; PART II -- Universal Coding; 6 -- Universal Coding with Countable Models; 7 -- Parametric Models: Normalized Maximum Likelihood; 8 -- Parametric Models: Bayes; 9 -- Parametric Models: Prequential Plug-in; 10 -- Parametric Models: Two-Part; 11 -- NMLWith Innite Complexity. 
505 8 |a 12 -- Linear RegressionPART III -- Refined MDL; 14 -- MDL Model Selection; 15 -- MDL Prediction and Estimation; 16 -- MDL Consistency and Convergence; 17 -- MDL in Context; PART IV -- Additional Background; 18 -- The Exponential or "Maximum Entropy" Families; 19 -- Information-Theoretic Properties of Exponential Families; References; List of Symbols; Subject Index. 
650 0 |a Minimum description length (Information theory) 
650 7 |a COMPUTERS  |x Information Theory.  |2 bisacsh 
650 7 |a Minimum description length (Information theory)  |2 fast 
758 |i has work:  |a The minimum description length principle (Text)  |1 https://id.oclc.org/worldcat/entity/E39PCH7mjfxGWcbDJQtDVY9cmq  |4 https://id.oclc.org/worldcat/ontology/hasWork 
776 0 8 |i Print version:  |a Grünwald, Peter D.  |t Minimum description length principle.  |d Cambridge, Mass. : MIT Press, ©2007  |z 0262072815  |z 9780262072816  |w (DLC) 2006046646  |w (OCoLC)70292149 
830 0 |a Adaptive computation and machine learning. 
856 4 0 |u https://holycross.idm.oclc.org/login?auth=cas&url=https://doi.org/10.7551/mitpress/4643.001.0001?locatt=mode:legacy  |y Click for online access 
856 4 0 |u https://ebookcentral.proquest.com/lib/holycrosscollege-ebooks/detail.action?docID=3338578  |y Click for online access 
903 |a MIT-D2O-Backfile-Complete 
903 |a EBC-AC 
994 |a 92  |b HCD