Using a sample-dependent coding scheme for two-part MDL

Abstract : In this paper we report on how using sample-dependent coding schemes can lead to poor results in applying Rissanen's Minimum Description Length (MDL) principle [Ris89]. The MDL principle is one of the many known model selection methods in the field of `machine learning', `statistics', or `inductive inference'. We analyze the experimental results presented in [KMNR97] and provide a method to avoid the overfitting. We do so by using a different coding scheme than in [KMNR97].
Type de document :
Communication dans un congrès
Machine Learning & Applications (ACAI '99), Jul 1999, Chania, Greece. 1999
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Contributeur : Jakob Verbeek <>
Soumis le : mercredi 16 février 2011 - 16:58:50
Dernière modification le : lundi 25 septembre 2017 - 10:08:04
Document(s) archivé(s) le : mardi 17 mai 2011 - 02:40:24

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Jakob Verbeek. Using a sample-dependent coding scheme for two-part MDL. Machine Learning & Applications (ACAI '99), Jul 1999, Chania, Greece. 1999. 〈inria-00321522〉

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