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COMPLEXITY AND INFORMATION IN DATA

机译:数据中的复杂性和信息

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摘要

In this paper we describe recent results in model building and selection based on a formal definition of complexity and information in a given data sequence. This permits a decomposition of data into the information bearing part and noise and a similar parameter free sufficient statistics factorization of a model which is universal for a parametric class.
机译:在本文中,我们根据给定数据序列中复杂性和信息的形式定义,描述了模型构建和选择的最新结果。这允许将数据分解为信息承载部分和噪声,并允许对参数类通用的模型进行类似的参数分解,而没有足够的统计因式分解。

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