Stochastic Complexity for tree models

Jun'Ichi Takeuchi, Andrew R. Barron

研究成果: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

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抄録

We study the problem of data compression, gambling and prediction of strings xn = x1x2...xn in terms of coding regret, where the tree model is assumed as a target class. We apply the minimax Bayes strategy for curved exponential families to this problem and show that it achieves the minimax regret without restriction on the data strings. This is an extension of the minimax result by (Takeuchi et al. 2013) for models of kth order Markov chains and determines the constant term of the Stochastic Complexity for the tree model.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトル2014 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2014
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ222-226
ページ数5
ISBN(電子版)9781479959990
DOI
出版ステータス出版済み - 12 1 2014
イベント2014 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2014 - Hobart, オーストラリア
継続期間: 11 2 201411 5 2014

出版物シリーズ

名前2014 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2014

その他

その他2014 IEEE Information Theory Workshop, ITW 2014
Countryオーストラリア
CityHobart
Period11/2/1411/5/14

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • Information Systems
  • Computer Networks and Communications

フィンガープリント 「Stochastic Complexity for tree models」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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