文献
J-GLOBAL ID:200902090533095730 整理番号:92A0359835
MDL入門:計算論的学習理論の立場から
Introduction to MDL from Viewpoints of Computational Learning Theory.
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著者 (1件):
山西健司
山西健司 について
名寄せID(JGPN) 201201100136088163 ですべてを検索
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(
日本電気 C&C情報研
)
日本電気 C&C情報研 について
名寄せID(JGON) 201551000097370458 ですべてを検索
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資料名:
人工知能学会誌 (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
人工知能学会誌 について
JST資料番号 X0330A ですべてを検索
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巻:
7
号:
3
ページ:
435-442
発行年:
1992年05月
JST資料番号:
X0330A
ISSN:
0912-8085
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
解説
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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引用文献 (11件):
RISSANEN, J. Modeling by shortest data description. Automatica. 1978, 14, 465-471
RISSANEN, J. Stochastic Complexity in Statistical Inquiry. World Scientific, Series in Comp. Sci. 1989, 15
QUINLAN, J. R. Inferring decision tressusing the minimum description length principle. Inf. and Comp. 1989, 80, 3, 227-248
YAMANISHI, K. A learning criterion for stochasticrules. Proc. of the Third Annual Workshop on Computational Learning Theory. 1990, 67-81
KEARNS, M. Efficient distribution-free learning of probabilistic concepts. Proc. of the 31st FOCS. 1990, 382-391
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