Asymptotically minimax regret by bayes mixtures

J. Takeuchi, A. R. Barron

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22 被引用数 (Scopus)

抄録

We study the problem of data compression, gambling and prediction of a sequence xn = x1x2...xn from a certain alphabet X, in terms of regret (Shtarkov 1988) and redundancy with respect to a general exponential family, a general smooth family, and also Markov sources. In particular, we show that variants of Jeffreys mixture asymptotically achieve their minimax values.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルProceedings - 1998 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 1998
ページ数1
DOI
出版ステータス出版済み - 12 1 1998
外部発表はい
イベント1998 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 1998 - Cambridge, MA, 米国
継続期間: 8 16 19988 21 1998

出版物シリーズ

名前IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings
ISSN(印刷版)2157-8095

その他

その他1998 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 1998
Country米国
CityCambridge, MA
Period8/16/988/21/98

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • Theoretical Computer Science
  • Information Systems
  • Modelling and Simulation
  • Applied Mathematics

フィンガープリント 「Asymptotically minimax regret by bayes mixtures」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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