最小描述长度 Minimum description length

（重定向自Minimum Description Length Principle）

最小描述长度原则是将奥卡姆剃刀形式化后的一种结果。其想法是，在给予假说的集合的情况下，能产生最多数据压缩效果的那个假说是最好的。它是在1978年由Jorma Rissanen所引入的。在信息论和计算机学习理论中，最小描述长度原则是个重要观念。

任一数据集都可以由一有限（譬如说，二进位制的）字母集内符号所成的字串来表示。"最小描述长度原则背后的基本想法是：在任一给定的数据集内的任何规律性都可用来压缩。亦即在描述数据时，与逐字逐句来描述数据的方式相比，能使用比所需还少的符号"（Grünwald, 1998。见底下的链结）。既然我们希望选取到的假说能抓到数据中最多的规律，于是我们则寻找压缩效果最佳的假说。

单词	Minimum Description Length Principle
释义	Minimum Description Length Principle 中文百科最小描述长度 Minimum description length （重定向自Minimum Description Length Principle）最小描述长度原则是将奥卡姆剃刀形式化后的一种结果。其想法是，在给予假说的集合的情况下，能产生最多数据压缩效果的那个假说是最好的。它是在1978年由Jorma Rissanen所引入的。在信息论和计算机学习理论中，最小描述长度原则是个重要观念。任一数据集都可以由一有限（譬如说，二进位制的）字母集内符号所成的字串来表示。"最小描述长度原则背后的基本想法是：在任一给定的数据集内的任何规律性都可用来压缩。亦即在描述数据时，与逐字逐句来描述数据的方式相比，能使用比所需还少的符号"（Grünwald, 1998。见底下的链结）。既然我们希望选取到的假说能抓到数据中最多的规律，于是我们则寻找压缩效果最佳的假说。英语百科 Minimum description length 最小描述长度（重定向自Minimum Description Length Principle） The minimum description length (MDL) principle is a formalization of Occam's razor in which the best hypothesis for a given set of data is the one that leads to the best compression of the data. MDL was introduced by Jorma Rissanen in 1978. It is an important concept in information theory and computational learning theory.
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